【摘 要】
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在语音情感识别的研究中发现,愤怒与开心之间通过语音信息较难区分,文中将结合文本信息对这两种情感进行区分,以提高其识别率。使用IEMOCAP与SAVEE数据集中语音数据提取声学
【机 构】
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南京师范大学教育科学学院机器学习与认知实验室
【基金项目】
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中国国家社会科学基金会项目(BCA150054)
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在语音情感识别的研究中发现,愤怒与开心之间通过语音信息较难区分,文中将结合文本信息对这两种情感进行区分,以提高其识别率。使用IEMOCAP与SAVEE数据集中语音数据提取声学特征,分别使用卷积神经网络与支持向量机训练分类器模型,对中性、愤怒、开心、悲伤四类情感进行识别,对情感之间误判情况以及识别准确率进行分析,验证了语音通道信息对于愤怒与开心容易产生误判的结论。为解决此问题,加入文本信息,训练文本识别模型,有效解决了愤怒与开心的误判情况。同时发现两通道信息对情感识别的不同影响,在声音中包含更多利于识别愤怒
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