基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别

杨子秀; 金赟; 马勇; 戴妍妍; 俞佳佳; 顾煜

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基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别

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语音情感识别任务的训练数据和测试数据往往来源于不同的数据库,二者特征空间存在明显差异,导致识别率很低。针对该问题,本文提出新的构图方法表示源和目标数据库之间的拓扑结构,利用图卷积神经网络进行跨语料库的情感识别。针对单一情感特征识别率不高的问题,提出一种新的特征融合方法。首先利用OpenSMILE提取浅层声学特征,然后利用图卷积神经网络提取深层特征。随着卷积层的不断深入,节点的特征信息被传递给其他节点,使得深层特征包含更明确的节点特征信息和更详细的语义信息,然后将浅层特征和深层特征进行特征融合。采用两组实验进行验证,第1组用eNTERFACE库训练测试Berlin库,识别率为59.4%;第2组用Berlin库训练测试eNTERFACE库,识别率为36.1%。实验结果高于基线系统和文献中最优的研究成果,证明本文提出方法的有效性。

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来源
《数据采集与处理》 |2023年第1期|111-120|共10页
作者
杨子秀; 金赟; 马勇; 戴妍妍; 俞佳佳; 顾煜;
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作者单位

江苏师范大学物理与电子工程学院;

江苏师范大学科文学院;

江苏师范大学语言科学与艺术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
图卷积神经网络; 跨语料库; 语音情感识别; 构图; 深层和浅层特征融合;

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