典型文献
PAD维度下的深度情感关联模型研究
文献摘要：
人类的情感不是相互独立的,而是以系统的方式相互关联.为此,提出用PAD情感维度预测值作为关联认知网络的权值,构建深度情感关联模型.以TYUT2.0情感语音数据库和柏林德语情感语料库的"悲伤"、"愤怒"及"高兴"三类情感语句为基础提取情感特征;通过PAD情感维度预测模型得到各情感的PAD预测值,并用各类情感预测值的均值计算关联认知网络(ICN)情感间的权值;用遗传算法(GA)优化深度情感关联模型超参数;根据是否使用预测值作为权值以及是否使用遗传算法设置四组实验方案进行对比实验.实验结果表明,对比未使用PAD预测值及遗传算法的方案,仅使用PAD预测值的方案识别率提高4.26％,仅使用遗传算法的方案提高6.39％,同时使用PAD预测值和遗传算法的方案识别率提高8.51％;数据显示,使用PAD预测值且优化参数的深度情感关联模型具有较好的识别性能.
文献关键词：
PAD情感维度预测值;深度情感关联模型;关联认知网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
孙颖;马浩杰;张雪英
作者机构：
太原理工大学信息与计算机学院,山西太原030024
文献出处：
引用格式：
[1]孙颖;马浩杰;张雪英-.PAD维度下的深度情感关联模型研究)[J].电子设计工程,2022(07):47-52
A类：
深度情感关联模型,关联认知网络,TYUT2
B类：
PAD,相互独立,相互关联,情感维度,权值,情感语音,语音数据库,柏林,德语,语料库,悲伤,愤怒,高兴,类情感,语句,情感特征,情感预测,均值计算,ICN,GA,超参数,四组,实验方案,识别率,优化参数,识别性
AB值：
0.263751
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