大连理工大学学报

作者：张晓宇,张华熊,高强

关键词：多模式语音情感识别权重网络频谱机器学习深度学习

基金：浙江省重点研发计划资助项目(2020C03104).

语音的单一特征如声学信息往往不能涵盖所有的语音特性，从而导致语音情感识别率低，为此提出了一种基于深度学习的多模式权重网络模型．该模型先采用循环神经网络和ResNet-50网络基于语音声学特征、语音转化成文本信息后的语义特征、语音频谱特征建立3种分类器，然后将这3种分类器的分类结果作为权重网络模型的输入进行训练以获取最优权重，最终基于该权重构建权重网络分类器实现语音情感识别．实验结果表明，其语音情感识别率达到了75.4%，比单一特征语音情感识别模型提高了5%以上，相对应用集成学习结合3种特征的模型提高了10.4%，并且与现有语音情感识别模型相比，多模式权重网络模型具有更高的识别率．

来源：2022年第5期

《大连理工大学学报》期刊编辑部

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