【摘 要】
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提出基于梯度提升决策树的语音情感特征选择方法,在中国科学院自动化研究所汉语语音情感数据集上获得了86.67％的识别率,在北航汉语语音情感数据集上获得了90.48％的识别率.特征选择使得每段音频的平均预测时间从2.5ms下降到0.1ms;提出基于长短期记忆神经网络的语音情感识别方法.长短期记忆神经网络从语音数据的Me1频率倒谱系数中提取深度特征,在不同噪声环境下识别语音情感,结果表明长短期记忆神经网
【机 构】
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中山大学数据科学与计算机学院,广东广州510006 北京大学深圳研究生院物联网智能感知技术实验室,
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提出基于梯度提升决策树的语音情感特征选择方法,在中国科学院自动化研究所汉语语音情感数据集上获得了86.67％的识别率,在北航汉语语音情感数据集上获得了90.48％的识别率.特征选择使得每段音频的平均预测时间从2.5ms下降到0.1ms;提出基于长短期记忆神经网络的语音情感识别方法.长短期记忆神经网络从语音数据的Me1频率倒谱系数中提取深度特征,在不同噪声环境下识别语音情感,结果表明长短期记忆神经网络提取的深度特征在噪声环境下适应性强.
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