本文關(guān)鍵詞：用于跨庫語音情感識別的時頻原子聽覺注意模型（英文）

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【摘要】：為解決跨數(shù)據(jù)庫語音情感識別領(lǐng)域中實驗數(shù)據(jù)集特征不匹配的問題,提出一種基于時頻原子的聽覺注意特征提取模型.首先,為了提取頻譜特征,引入聽覺注意模型對多類情感特征進行有效的探測.然后,利用選擇注意機制改進了提取的語譜圖特征,其中包含的顯著性信息與跨庫識別性能有緊密聯(lián)系.再引入Chirplet時頻原子,通過形成的過完備原子庫提高語譜圖特征的信息量.來自多個數(shù)據(jù)庫的樣本具有多成分分布的特征,據(jù)此所提模型中的Chirplet擴大了特征向量在時頻域上的尺度.實驗結(jié)果顯示,相比傳統(tǒng)特征模型,所提方法性能有顯著提升.此外,該方法在訓(xùn)練集和測試集來源不一致情況下具有更好的魯棒性.
【作者單位】： 東南大學(xué)水聲信號處理教育部重點實驗室;煙臺大學(xué)計算機與控制工程學(xué)院;
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(No.61273266,61231002,61301219,61375028) the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(No.20110092130004) the Natural Science Foundation of Shandong Province(No.ZR2014FQ016)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： iitscgTnnuyoeShr snmeeatses evppre pamemauimelewt loi eecaaozhsrchnbttai ihl tic doie nn tho niteea sencactm rlh ouhfa ooaronmfctfavciotel pieolua eouo tsnatnmuegg ne ridroor(dee e tos oiHcpdfo,enooCux n gwiInttr nr)nhod edia.eartbtac i t hutmoiaaisWdone

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