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公开(公告)号：CN108899051B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810668198.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种基于联合特征表示的语音情感识别模型及识别方法，涉及语音情感识别技术。对卷积循环神经网络模型进行了改进，利用神经网络中的隐含层学习频谱深度特征和手工特征的联合特征表示，并在端到端的网络模型中实现联合特征提取和情感分类的一体化。联合特征利用了频谱深度特征和手工特征之间的互补性，充分利用了语音中携带的情感信息，对语音情感进行了更完善的建模。此外，端到端的网络模型减少了中间输出层带来的参数冗余。基于联合特征表示的语音情感识别方法相比原有基于单纯卷积循环神经网络的语音情感识别方法提高了语音情感的识别准确率。
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公开(公告)号：CN108899051A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810668198.9
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种基于联合特征表示的语音情感识别模型及识别方法，涉及语音情感识别技术。对卷积循环神经网络模型进行了改进，利用神经网络中的隐含层学习频谱深度特征和手工特征的联合特征表示，并在端到端的网络模型中实现联合特征提取和情感分类的一体化。联合特征利用了频谱深度特征和手工特征之间的互补性，充分利用了语音中携带的情感信息，对语音情感进行了更完善的建模。此外，端到端的网络模型减少了中间输出层带来的参数冗余。基于联合特征表示的语音情感识别方法相比原有基于单纯卷积循环神经网络的语音情感识别方法提高了语音情感的识别准确率。
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