【摘 要】
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为进一步提高汉语语音情感识别率,基于深度学习中的自编码、降噪自编码及稀疏自编码的网络结构,提出了一种改进的栈式自编码结构.该结构第1层使用降噪自编码学习一个比输入特
【机 构】
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东南大学水声信号处理教育部重点实验室,南京工程学院通信工程学院
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为进一步提高汉语语音情感识别率,基于深度学习中的自编码、降噪自编码及稀疏自编码的网络结构,提出了一种改进的栈式自编码结构.该结构第1层使用降噪自编码学习一个比输入特征维数更大的隐藏特征,第2层采用稀疏自编码学习稀疏性特征,最后使用softmax分类器进行分类识别.训练过程首先采用逐层预训练的方法,达到网络参数全面初始化的目的,然后对整个网络进行微调.在中文语音库上的情感识别实验显示,相较于单独使用栈式降噪或稀疏自编码,所提结构具有更好的识别效果.此外,基于CASIA库的对比实验显示,该结构比K近邻算法、稀
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