典型文献
基于时空特征融合的语音情感识别
文献摘要：
语音情感识别在人机交互中有重要的作用.在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息.考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制,选取情感权重大的时域信号.用公开数据集实验证明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升.
文献关键词：
语音情感识别;膨胀卷积网络;长短期记忆神经网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
彭涛;郑传锟;张自力;刘军平;胡新荣;何儒汉
作者机构：
纺织服装智能化湖北省工程研究中心 湖北 武汉 430200;湖北省服装信息化工程技术研究中心 湖北 武汉 430200;武汉纺织大学 计算机与人工智能学院 湖北 武汉 430200
文献出处：
引用格式：
[1]彭涛;郑传锟;张自力;刘军平;胡新荣;何儒汉-.基于时空特征融合的语音情感识别)[J].郑州大学学报（理学版）,2022(04):42-48
A类：
B类：
时空特征,特征融合,语音情感识别,人机交互,迁移学习,语音数据,时序信息,空间信息,AlexNet,图像数据集,过膨胀,膨胀卷积网络,音频,双向长短期记忆神经网络,梅尔频谱图,注意力机制,时域信号,公开数据集,WAR,UAR
AB值：
0.242437
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