基于深度神经网络的语音情感识别方法

• 作者: 张家彬 杨明极
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 深度学习 卷积神经网络 长短时记忆神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2019.08.019

摘要

语音情感识别是人机交互的重要方向,可广泛应用于人机交互和呼叫中心等领域,有很大应用价值.近年来,深度神经网络在识别情感方面取得了巨大成功,但现有方法对高层语音特征提取会丢失大量原始信息并且识别准确率不高.提出了一种新的语音情感识别方法,由卷积神经网络从原始信号中提取特征;并在其堆叠一个2层长短时记忆神经网络,最终识别准确率达到91.74％,显著优于基于柏林语音情感数据库(EMO-DB)等其他方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明极	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	79	560	10.0	20.0
2	张家彬	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	1	1	1.0	1.0