【摘 要】
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语音情感识别是计算机理解人类情感最直接的方式,是实现人机交互智能化的重要渠道,但识别模型的性能需要进一步提升.为实现这一目标,提出一种基于循环卷积神经网络的语音情感识别模型ARCNN-GAP.其中,循环卷积层具有弹性路径,在确保网络深度的同时能保证优化时的梯度回传,提取更加有效的情感特征;全局平均池化运算可以在减少计算复杂度的同时降低过拟合风险;而注意力机制能够使模型更多关注情感相关特征.使用韵律特征和谱特征的融合特征在CASIA和EMO-DB数据库上进行研究,分别取得了83.29％和75.28％的识别率
【机 构】
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青海师范大学计算机学院,青海 西宁 810008;藏语智能信息处理及应用国家重点实验室,青海 西宁 810008
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语音情感识别是计算机理解人类情感最直接的方式,是实现人机交互智能化的重要渠道,但识别模型的性能需要进一步提升.为实现这一目标,提出一种基于循环卷积神经网络的语音情感识别模型ARCNN-GAP.其中,循环卷积层具有弹性路径,在确保网络深度的同时能保证优化时的梯度回传,提取更加有效的情感特征;全局平均池化运算可以在减少计算复杂度的同时降低过拟合风险;而注意力机制能够使模型更多关注情感相关特征.使用韵律特征和谱特征的融合特征在CASIA和EMO-DB数据库上进行研究,分别取得了83.29％和75.28％的识别率.实验结果表明:ARCNN-GAP具有更好的识别性能和泛化性.
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