文档名：基于深度学习的语音情感识别方法研究
摘要：为提高情感识别任务的准确性和效率,探讨了基于深度学习的语音情感识别方法.首先,构建一个综合的深度学习框架,用于处理语音情感识别任务.其次,深入研究一维卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)在语音情感分析中的应用,探讨其在特征提取和情感分类中的优势.最后,进行实验分析.实验结果表明,该方法能够有效识别语音情感,具有一定的稳定性和可靠性.
Abstract：Toimprovetheaccuracyandefficiencyofemotionrecognitiontasks,thisarticleexploresspeechemotionrecognitionmethodsbasedondeeplearning.Firstly,constructacomprehensivedeeplearningframeworkforprocessingspeechemotionrecognitiontasks.Secondly,conductin-depthresearchontheapplicationofone-dimensionalConvolutionalNeuralNetworks(CNN)inspeechsentimentanalysis,andexploreitsadvantagesinfeatureextractionandsentimentclassification.Finally,conductexperimentalanalysis.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyrecognizespeechemotionsandhasacertaindegreeofstabilityandreliability.
作者：郭晓琳Author：GUOXiaolin
作者单位：云南经贸外事职业学院,云南昆明650000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(4)
分类号：TN912.34
关键词：深度学习 卷积神经网络(CNN) 语音分析 情感识别
Keywords：deeplearning ConvolutionalNeuralNetworks(CNN) speechanalysis emotionalrecognition
机标分类号：TP391TH165+.3TP181
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：基于深度学习的语音情感识别方法研究[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(4)郭晓琳为提高情感识别任务的准确性和效率,探讨了基于深度学习的语音情感识别方法.首先,构建一个综合的深度学习框架,用于处理语音情感识别任务.其次,深入研究一维卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)在语音情感...参考文献和引证文献
参考文献
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