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

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【文章目錄】：
1 語音情感特征提取
    1.1 語音信號預處理
    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)神經網絡
    2.2 長短時記憶神經網絡
3 實驗分析
    3.1 情感數據庫
    3.2網絡模型訓練及結果分析
4 結束語



本文編號：3980913