近年來,人工智能技術再一次在學術界掀起浪潮,越來越多的人工智能產(chǎn)品出現(xiàn)在大眾的視野當中。語音是人類重要的表達方式,人工智能想要達到真正的智能,情感的識別是研究中不可或缺且格外重要的方向。語音情感識別技術是機器與人之間進行情感交互的橋梁,可以落地到醫(yī)療、安防、交通等諸多領域。目前學術界對于語音情感識別的研究主要采用的是深度學習的方法,本文基于情感的認知引入并聚焦注意力機制,研究構建適用于語音情感識別的深度學習網(wǎng)絡,主要研究內(nèi)容包括以下三個部分:1.研究了基于注意力機制的結構化情感信息提取語音情感信息是動態(tài)的,本文應用注意力機制在不同維度計算情感特征的注意力權重,實現(xiàn)對情感特征的多維度關注,提取情感結構化信息。具體本文從時間、頻率、通道三個維度計算注意力,時間上應用單層及多層注意力對情感結構化信息進行全局和局部提取;頻率及通道上分析計算注意力權重的不同方法并進行研究改進。本文最終通過應用注意力機制提取情感結構化信息,實現(xiàn)了 3.48%的UA準確率提升。2.提出了基于注意力的相對性情感信息提取方法語音情感是相對的,相對語音中情感外的信息是變化的,本文應用多任務學習和注意力機制引入情感相對信息...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1語音情感識別系統(tǒng)框架

天津師范大學碩士學位論文9第二章語音情感識別基本理論2.1語音情感識別系統(tǒng)框架一個典型的語音情感識別系統(tǒng)包括語音情感信息描述、語音情感語料庫、語音情感特征提娶語音情感特征選擇和語音情感分類識別等幾個部分。系統(tǒng)整體框架流程如圖2.1所示，語音信號采集模塊通過傳感器獲得語音信號，對采....

圖3.1基于不同類型注意力機制的語音情感識別模型

天津師范大學碩士學位論文25圖3.1基于不同類型注意力機制的語音情感識別模型在此過程之中，LocalAttention，ComponentAttention和MonotonicAttention，由于其包含其他注意力機制并未擁有的超參數(shù)Scope，所以這些注意力機制提前進行了Sc....

圖3.2CNN結構下AttentionScope波動對比

天津師范大學碩士學位論文25圖3.1基于不同類型注意力機制的語音情感識別模型在此過程之中，LocalAttention，ComponentAttention和MonotonicAttention，由于其包含其他注意力機制并未擁有的超參數(shù)Scope，所以這些注意力機制提前進行了Sc....

圖3.3BLSTM結構下AttentionScope波動對比

天津師范大學碩士學位論文25圖3.1基于不同類型注意力機制的語音情感識別模型在此過程之中，LocalAttention，ComponentAttention和MonotonicAttention，由于其包含其他注意力機制并未擁有的超參數(shù)Scope，所以這些注意力機制提前進行了Sc....

本文編號：3980260