【摘 要】
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针对语音信号认知中需要对语音情感快速精准的解析问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）学习的特征降维方法。在原始语音情感数据提取大量特征的基础上,通过对不同维度特征进
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671187);深圳市基础研究(JCYJ20150929143955341,JCYJ20150625142543470);语言语音教育部-微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2015OXX,HIT.KLOF.2016OXX)资助项目
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针对语音信号认知中需要对语音情感快速精准的解析问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）学习的特征降维方法。在原始语音情感数据提取大量特征的基础上,通过对不同维度特征进行归正获得其相应的特征矩阵。应用CNN对特征矩阵进行学习,对收敛后的CNN网络全连接层的权值进行分析,根据网络学习特性定义基于CNN的特征筛选准则（FR-CNN）,即通过对比每类特征激活权值的不同,计算选择出最有利于分类的特征,得到降维高效的语音情感认知特征集F。在中国科学院自动化研究所提供的多模态情感数据库CHEAVD上,提取全部8类情感
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