為增強(qiáng)不同情感特征的融合程度和語音情感識(shí)別模型的魯棒性,提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)DBM-LSTM用于語音情感識(shí)別。利用深度受限玻爾茲曼機(jī)的特征重構(gòu)原理將不同的情感特征進(jìn)行融合;利用長短時(shí)記憶單元對短時(shí)特征進(jìn)行長時(shí)建模,增強(qiáng)語音情感識(shí)別模型的魯棒性;在柏林情感語音數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果表明,與傳統(tǒng)識(shí)別模型相比,DBM-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更適用于多特征語音情感識(shí)別任務(wù),最優(yōu)識(shí)別結(jié)果提升11%。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

語音情感識(shí)別

RBM結(jié)構(gòu)

DBM結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3054014