融合浅层学习和深度学习模型的语音情感识别

• 作者: 许喜斌 赵小蕾
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 决策融合 语谱图 浅层学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 108-112,176
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.017

摘要

为了构建高效的语音情感识别模型,提出一种利用浅层学习和深度学习优势的决策融合方法.浅层学习为传统的语音情感识别方法,即人工统计特征提取及识别;深度学习采用PCANET网络实现特征提取过程,将携带情感信息的语谱图作为网络输入.将浅层学习特征和深度学习特征分别输入到SVM模型进行分类,并采用差异性投票机制实现决策层融合.实验结果表明,该方法的识别率在自己录制的库和柏林数据库上取得明显提高,与代表性的方法相比优势明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许喜斌		18	55	3.0	7.0
2	赵小蕾		1	0	0.0	0.0