发明 一种基于残差网络的3DACRNN语音情感识别方法及存储介质(自然语言、门禁安防语音识别、对话系统、人 【特价,优惠500】
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G10L25/63 G10L25/45 G10L25/30
摘要:本发明请求保护一种基于残差网络的3DACRNN语音情感识别方法及存储介质,该方法包括步骤:S1,将语音信号转换为语谱图,通过堆叠多个连续帧的方法将语谱图处理成三维数据做为Res3DCNN的输入;S2,Res3DCNN从语谱图中提取情感语音的短期时空特征,利用残差网络补偿传统CNNs在卷积过程中缺失的特征;S3,通过ARNN提取时空特征的长期依赖关系,改善时空关联性弱的问题,为了降低计算复杂度,本发明提出一种新颖的后遗忘门结构改进传统LSTM;S4,在模型训练的过程中各自更新自身的参数使得损失最小,通过不断迭代优化,最终使模型达到最优;S5,最后利用Softmax层进行情感分类。本发明能够有效解决原始特征丢失严重以及时空关联性弱的问题,提高识别准确率。