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一种语音情感深度迁移识别算法
文献摘要：
传统语音情感识别算法模型结构较为简单,需要足够量级的训练数据才能使其具有一定的实用性.然而,在实际应用中可供训练的数据集较少.为解决上述问题,提出了一种语音情感深度迁移识别算法.通过属性分析表构建、特征提取、相关性计算等操作确定源域数据集,并在此基础上训练迁移学习并构建预训练模型,最终构成语音情感分类模型.实验结果表明,该算法可较好解决低资源数据集易陷入局部最优的问题,识别率达到60％以上,相对于BLSTM和CNN模型具有一定优势.
文献关键词：
迁移学习;语音情感;卷积神经网络;深度学习;模式识别
中图分类号：
作者姓名：
王继东;李慧琪
作者机构：
湖州师范学院教师教育学院,浙江湖州313000
文献出处：
引用格式：
[1]王继东;李慧琪-.一种语音情感深度迁移识别算法)[J].软件导刊,2022(02):53-57
A类：
B类：
深度迁移,识别算法,语音情感识别,算法模型,模型结构,较为简单,训练数据,属性分析,源域,迁移学习,预训练模型,成语,情感分类,分类模型,低资源,资源数据,局部最优,识别率,BLSTM,模式识别
AB值：
0.369736
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