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公开(公告)号：CN108597539B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810134149.7
申请日：2018-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于参数迁移和语谱图的语音情感识别方法，包括以下步骤：1）：从中科院自动化所汉语情感数据库中采集语音情感数据并对语音情感数据进行预处理，其中语音情感数据包括6种情感：生气、害怕、高兴、中性、伤心、惊奇；2）：构建基于预训练卷积循环神经网络的网络模型；3）：对步骤2）中的网络模型进行参数迁移并训练。这种方法可以提取语谱图时频两域的情感特征，提高识别准确率，并且还能学习到预训练的知识，提高网络训练速度。
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公开(公告)号：CN108388544A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810137134.6
申请日：2018-02-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图文融合微博情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1采集图文微博数据并进行预处理；S2提取图文微博文本情感特征；S3提取图文微博图片情感特征；S4进行图文融合微博情感分析。这种方法通过结合微博中的图片和文本，能更加准确地判断用户的情感倾向，能提高情感分析的准确率。
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公开(公告)号：CN108597539A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810134149.7
申请日：2018-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于参数迁移和语谱图的语音情感识别方法，包括以下步骤：1）：从中科院自动化所汉语情感数据库中采集语音情感数据并对语音情感数据进行预处理，其中语音情感数据包括6种情感：生气、害怕、高兴、中性、伤心、惊奇；2）：构建基于预训练卷积循环神经网络的网络模型；3）：对步骤2）中的网络模型进行参数迁移并训练。这种方法可以提取语谱图时频两域的情感特征，提高识别准确率，并且还能学习到预训练的知识，提高网络训练速度。
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