基于对抗训练的跨语料库语音情感识别方法

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在跨语料库语音情感识别中,训练和测试数据分布的差异变得非常明显,导致验证和测试性能差别很大.针对该问题,提出一种基于对抗训练的跨语料库语音情感识别方法.该方法通过语料库之间的对抗训练能有效地缩小不同语料库之间的差异,提升模型对域不变情感特征的提取能力.同时,通过引入多头自注意力机制,对语音序列中不同位置元素之间的依赖关系进行序列建模,增强序列中情感显著特征的提取能力.在以IEMOCAP为源域、MSP-IMPRO为目标域和在以MSP-IMPRO为源域、IEMOCAP为目标域上的实验表明,所提出方法的相对UA
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