1.本发明属于语音情感识别技术领域,尤其涉及一种基于cnn和lstm的藏语语音情感识别方法。背景技术:2.语音情感识别是计算机对人类情感感知和理解过程的模拟,它的任务就是从采集到的语音信号中提取表达情感的声学特征,并找出这些声学特征与人类情感的映射关系示,然后通过此映射关系,识别输入的语音信号,达到人机交互的目的,...
结合数据平衡和注意力机制的CNN+LSTM 的 自然语音情感识别① 陈 港1, 张石清2, 赵小明1,2 1 (浙江理工大学 机械与自动控制学院, 杭州 310018)2(台州学院 智能信息处理研究所, 台州 318000)通讯作者: 赵小明 摘 要: 为了解决语音情感识别中数据集样本分布不平衡的问题, 提出一种结合数据平衡和注意力机制的...
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述基于icnn与bi-lstm的语音情感识别方法的步骤。 第四方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所...
本发明公开了基于Bi‑LSTM‑CNN的多模态语音情感识别方法,包括:获取文本情感信息和音频情感信息;分别对文本情感信息和音频情感信息进行预处理;将预处理后的文本情感信息输入至Bi‑LSTM网络中,输出语义特征;采用opensmile工具从预处理后的音频情感信息中提取声学特征;将语义特征和声学特征进行特征融合处理,获得融合特征...
用LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别,Keras 实现。 改进了特征提取方式,识别准确率提高到了 80% 左右。原来的版本的存档在First-Version 分支。 English Document| 中文文档 Environments Python 3.6.7 Keras 2.2.4 Structure ├── models/// 模型实现│ ├── common.py// 所有模型的基类│ ├── dnn...
该算法采用带有词嵌入的双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory network,Bi-LSTM)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构成Bi-LSTM-CNN模型,实现文本特征的提取,将其与声学特征融合结果作为联合CNN模型的输入,进行语音情感计算。基于IEMOCAP多模态情感检测数据集的测试结果表明,情感识别...
1. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...
1.一种基于cnn和lstm的藏语语音情感识别方法,其特征在于,包括如下步骤:s1、建立藏语语音情感语料库;s2、对藏语语音情感语料库中的藏语语音数据进行预处理;s3、对经预处理后的藏语语音情感语料库中的藏语语音数据进行特征提取,得到藏语语音谱;s4、根据藏语语音谱对藏语语音情感识别网络进行训练,得到训练好的藏语语音情感...
(54)发明名称基于Bi-LSTM-CNN的多模态语音情感识别方法(57)摘要本发明公开了基于Bi‑LSTM‑CNN的多模态语音情感识别方法,包括:获取文本情感信息和音频情感信息;分别对文本情感信息和音频情感信息进行预处理;将预处理后的文本情感信息输入至Bi‑LSTM网络中,输出语义特征;采用opensmile工具从预处理后的音频情感信息中...
用LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别,Keras 实现。 改进了特征提取方式,识别准确率提高到了 80% 左右。原来的版本的存档在First-Version 分支。 English Document| 中文文档 Environments Python 3.8 Keras & TensorFlow 2 Structure ├── models/ // 模型实现 │ ├── common.py // 所有模型的基类 │...