一种基于双向LSTM的语音情感识别模型

在全球互联网蓬勃发展的同时,电子商务也迅速崛起。为满足电子商务语音情感分析的应用需求,研究提高语音情感识别准确率的方法。本研究使用CASIA汉语情感数据库中的6种典型情感类型,经过预处理、特征提取、特征训练、模型测试四项语音情感识别过程,结合MFCC谱分析、BLSTM模型训练、注意力机制进行深度学习。实验结果表明,对语音情感识别的准确率能到达89.08%,识别效果较好。