隨著人工智能的發(fā)展,人機交互技術(shù)在不斷進步,為使人機交互更加友好,情緒識別技術(shù)被廣泛關(guān)注。情緒是一個人內(nèi)心的感觸的體現(xiàn),可以體現(xiàn)在面部、語音、脈搏等多方面。實驗室環(huán)境中的語音識別技術(shù)取得了較好的效果,而現(xiàn)實場景的語言情緒識別技術(shù)仍不成熟,使用基于現(xiàn)實場景的CHEAVD2.0情感數(shù)據(jù)庫進行實驗。在對音頻信息進行預(yù)處理后,進行音頻特征的提取,提取了梅爾倒譜系數(shù)、短時過零率、基音周期和頻率等特征。為抓取音頻數(shù)據(jù)在時間維上的關(guān)聯(lián)性,使用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的方法進行情緒識別分類任務(wù)。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 語音情感特征提取
    1.1 語音信號預(yù)處理
    1.2 語音特征提取
        (1）短時過零率
        (2）短時能量
2 基于LSTM的情感分類方法
    2.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3 實驗分析
    3.1 情感數(shù)據(jù)庫
    3.2網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及結(jié)果分析
4 結(jié)束語



本文編號：3980913