语音情感识别

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基于改进高效通道注意力机制的多特征语音情感识别
《计算机工程》2025年第4期97-106,共10页杜晨阳 张雪英 黄丽霞 李娟 
国家自然科学基金(62271342)。
注意力机制已经广泛地用于语音情感识别(SER)领域,但是传统注意力模块在提升模型性能表现的同时也会大幅增加模型的参数量。高效通道注意力(ECA)机制虽然参数量较小,但是只能对通道维度生成注意力权重。针对这个问题,提出一种改进ECA(IE...
关键词：深度学习 语音情感识别 注意力机制 多特征融合 决策级融合 
基于记忆胶囊与注意力的语音情感识别
《计算机工程》2025年第4期169-177,共9页董红亮 钮焱 孙杨 李军 
国家自然科学基金(62202147)。
当前语音情感识别中因情感特征提取不充分和模型对复杂情感表达建模能力不足,导致识别准确率降低。为了提高当前语音情感识别准确率,提出一种基于记忆胶囊和注意力的语音情感识别方法。首先,提取了语音中梅尔频率倒谱系数(MFCC)、能量...
关键词：语音情感识别 特征提取 特征堆叠 记忆胶囊网络 注意力机制 
融合动态卷积和注意力机制的多层感知机语音情感识别
《计算机科学与探索》2025年第4期1065-1075,共11页张雨萌 张欣 高谋 赵虎林 
国家自然科学基金(82271397);国家自然科学基金青年基金(82001293)。
语音情感识别技术通过分析语音信号推断说话者情绪,增强人机交互的自然性和智能性。然而,现有模型往往忽视时频语义信息,影响识别准确性。为此,提出了一种融合动态卷积与注意力机制的多层感知机模型,显著提高了情感识别的准确度及信息...
关键词：语音情感识别 梅尔频谱图 多层感知机 动态卷积 注意力机制 
语音情感识别在联合收割机疲劳驾驶预警中的研究——基于汉语语言音韵
《农机化研究》2025年第3期202-206,共5页胡士强 罗杨 
四川省教育科学规划项目(1211YB1464)。
通过汉语语言音韵的语音情感识别实现联合收割机疲劳驾驶检测具有非侵入性、高效准确、实时性强、可普及性强和应用场景广泛等优点。因此,为了提高疲劳驾驶准确识别率,将梅尔频率倒谱系数和汉语语言音韵融合在一起,利用高斯混合模型和...
关键词：汉语语言音韵 情感识别 联合收割机 疲劳驾驶 
基于自注意力机制的语音情感识别技术优化
《电声技术》2025年第1期84-86,共3页缪悦 
语音情感识别是通过分析和处理语音信号,识别出说话者的情感状态。随着人工智能技术的发展,自注意力机制逐渐应用于语音情感识别领域。基于自注意力机制优化现有语音情感识别技术,提出一种自注意力机制方法,以提高识别精度和健壮性。最...
关键词：自注意力机制 语音情感识别 人工智能 
基于双通道特征融合网络的语音情感识别
《声学技术》2024年第6期854-861,共8页周晓彦 王丽丽 邵勇斌 鞠醒 
针对语音情感识别中判别性的情感特征提取难题,结合卷积神经网络和视觉transformer网络结构,提出一种双通道特征融合的语音表征方法。使用基于倒瓶颈结构的卷积模块通道,并引入类transformer训练策略提取局部频谱特征,通过改进视觉trans...
关键词：语音情感识别 卷积神经网络 视觉transformer 特征融合 
离散语音情感识别研究进展
《软件学报》2024年第12期5487-5508,共22页郭丽丽 王龙标 党建武 丁世飞 
国家自然科学基金(62276265,62176182,62276185);中央高校基本科研业务费专项资金(2022QN1096)。
语音情感识别是情感计算的重要组成部分,在人机交互中占据重要的地位.准确地识别说话人的情感信息,有助于机器更好地理解用户的意图,进而提供良好的交互性以提升用户的体验.以离散语音情感为对象,对语音情感识别的理论和方法进行综述....
关键词：语音情感识别 声学特征 相位信息 分类模型 深度学习 
采用双阶段多示例学习网络的语音情感识别被引量：1
《计算机科学与探索》2024年第12期3300-3310,共11页张石清 陈晨 赵小明 
浙江省自然科学基金重点项目(LZ20F020002);国家自然科学基金面上项目(62276180)。
在语音情感识别任务中,当处理不同时长的语音信号时,通常将每句语音信号分割成若干等长片段,然后根据所有片段预测结果的平均值来获得最终的情感分类。然而,这种处理方法要求用户的情绪表达在整个语音信号中是均匀分布的,但是这并不符...
关键词：语音情感识别 多示例学习 示例蒸馏 一致性注意力 聚合 
基于SE注意力机制和深度卷积的语音情感识别
《现代电子技术》2024年第22期64-70,共7页张少华 冯炎 余仁杰 邢沛然 任艺昊 
针对语音情感识别无法全面提取语音中的情感特征,导致识别准确率低的问题,提出一种基于SE注意力机制和深度卷积的双通道网络模型。首先利用速度增强对原始数据集进行数据扩增,选取Mel谱图、一阶差分、二阶差分混合特征图作为输入,以获...
关键词：语音情感识别 双通道 SE注意力机制 数据扩增 Ghost卷积 深度卷积 逐点卷积 特征融合 
基于语音情感识别的智能财务客服系统的研究
《软件》2024年第11期7-9,共3页刘晟天 
2023年度中国高校产学研创新基金-正保项目(二期)立项课题“数字化技术推进财务类专业产教融合人才培养体系研究”(2023ZB014)的阶段性研究成果。
本文提出了一种混合特征的语音情感识别算法,该算法利用LSTM深度学习网络对PLP和MFCC特征进行联合学习,以自动提取最优特征表示,从而提升语音情感识别的准确性。在此基础上,本文设计了全新的智能财务客服系统架构。最后,通过实验验证了...
关键词：语音情感识别 智能财务 深度学习 
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