發(fā)布時間：2018-01-14 20:26

  本文關(guān)鍵詞：面向中文語音情感識別的改進棧式自編碼結(jié)構(gòu)　出處：《東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 語音情感識別 改進的棧式自編碼 降噪自編碼 稀疏自編碼

【摘要】：為進一步提高漢語語音情感識別率,基于深度學(xué)習(xí)中的自編碼、降噪自編碼及稀疏自編碼的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提出了一種改進的棧式自編碼結(jié)構(gòu).該結(jié)構(gòu)第1層使用降噪自編碼學(xué)習(xí)一個比輸入特征維數(shù)更大的隱藏特征,第2層采用稀疏自編碼學(xué)習(xí)稀疏性特征,最后使用softmax分類器進行分類識別.訓(xùn)練過程首先采用逐層預(yù)訓(xùn)練的方法,達到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)全面初始化的目的,然后對整個網(wǎng)絡(luò)進行微調(diào).在中文語音庫上的情感識別實驗顯示,相較于單獨使用棧式降噪或稀疏自編碼,所提結(jié)構(gòu)具有更好的識別效果.此外,基于CASIA庫的對比實驗顯示,該結(jié)構(gòu)比K近鄰算法、稀疏表示方法、傳統(tǒng)支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別率分別提高了53.7%,29.8%,14.3%和1.9%.在自行錄制的語音庫中,該結(jié)構(gòu)的識別率比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了1.64%.
[Abstract]:In order to improve the emotion recognition rate of Chinese speech, the network structure is based on self-coding, de-noising self-coding and sparse self-coding in depth learning. An improved stack self-coding structure is proposed, in which layer 1 uses noise reduction self-coding to learn a hidden feature with larger dimension than input feature, and layer 2 uses sparse self-coding to learn sparse feature. Finally, the softmax classifier is used for classification recognition. Firstly, the method of pre-training layer by layer is used in the training process to achieve the goal of the overall initialization of network parameters. Then the whole network is fine-tuned. The experiment of emotion recognition on Chinese speech corpus shows that the proposed structure has better recognition effect than using stack noise reduction or sparse self-coding alone. The contrast experiments based on CASIA library show that the recognition rate of this structure is increased by 53.7% than that of K-nearest neighbor algorithm, sparse representation method, traditional support vector machine and artificial neural network, respectively. In the self-recorded corpus, the recognition rate of the structure is 1.64% higher than that of artificial neural network.
【作者單位】： 東南大學(xué)水聲信號處理教育部重點實驗室;南京工程學(xué)院通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61375028,61571106,61673108) 江蘇省青藍工程資助項目 江蘇省博士后科研資助計劃資助項目(1601011B) 江蘇省“六大人才高峰”資助項目(2016-DZXX-023) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2016M601695)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 語音是人機交互最自然友好的方式之一,承載著說話人豐富的情感信息.但如今的人機交互并不能像人與人交流那樣自由,其原因是機器不能像人一樣判斷對方話語中的情感.語音情感識別在人工智能領(lǐng)域有著非常廣闊的未來,其終極目標(biāo)是讓機器能夠像人類一樣通過語音識別人類情感,實現(xiàn)更

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【相似文獻】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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7 薛文韜;基于深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的語音情感識別方法研究[D];江蘇大學(xué);2016年

8 宋明虎;電力行業(yè)電話電話客服語音情感識別[D];昆明理工大學(xué);2016年

9 陳肖;基于多粒度特征融合的維度語音情感識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

10 任浩;基于多級分類的語音情感識別[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

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本文編號：1425172