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基于多任务深度特征提取及MKPCA特征融合的语音情感识别
被引量:
1
1
作者
李宝芸
张雪英
+3 位作者
李娟
黄丽霞
陈桂军
孙颖
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期782-788,共7页
【目的】针对传统声学特征所含情感信息不足的问题,提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型优化声学特征,所提声学深度特征既能更好表征自身又拥有更多情感信息。【方法】基于声学特征与语谱图特征之间的互补性,首先通过卷积神经网...
【目的】针对传统声学特征所含情感信息不足的问题,提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型优化声学特征,所提声学深度特征既能更好表征自身又拥有更多情感信息。【方法】基于声学特征与语谱图特征之间的互补性,首先通过卷积神经网络提取语谱图特征,然后使用多核主成分分析方法对这两个特征进行特征融合降维,所得融合特征可有效提升系统识别性能。【结果】在EMODB语音库与CASIA语音库上进行实验验证,当采用DNN分类器时,声学深度特征与语谱图特征的多核融合特征取得最高识别率为92.71%、88.25%,相比直接拼接特征,识别率分别提升2.43%、2.83%.
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关键词
语音情感识别
多任务学习
声学深度特征
语谱图特征
多核主成分分析
下载PDF
职称材料
题名
基于多任务深度特征提取及MKPCA特征融合的语音情感识别
被引量:
1
1
作者
李宝芸
张雪英
李娟
黄丽霞
陈桂军
孙颖
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期782-788,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371193)
山西省回国留学人员科研资助项目(HGKY2019025)。
文摘
【目的】针对传统声学特征所含情感信息不足的问题,提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型优化声学特征,所提声学深度特征既能更好表征自身又拥有更多情感信息。【方法】基于声学特征与语谱图特征之间的互补性,首先通过卷积神经网络提取语谱图特征,然后使用多核主成分分析方法对这两个特征进行特征融合降维,所得融合特征可有效提升系统识别性能。【结果】在EMODB语音库与CASIA语音库上进行实验验证,当采用DNN分类器时,声学深度特征与语谱图特征的多核融合特征取得最高识别率为92.71%、88.25%,相比直接拼接特征,识别率分别提升2.43%、2.83%.
关键词
语音情感识别
多任务学习
声学深度特征
语谱图特征
多核主成分分析
Keywords
speech emotion recognition
multi-task learning
acoustic depth features
spectro-gram features
multi-kernel principal component analysi
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多任务深度特征提取及MKPCA特征融合的语音情感识别
李宝芸
张雪英
李娟
黄丽霞
陈桂军
孙颖
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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