[发明专利]一种基于混合小波包特征深度学习的语音情感识别方法有效
| 申请号： | 202011006934.8 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112151071B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 孟浩;闫天昊;袁菲;乔海岩;邓艳琴;杨笑天;陈连钰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/87;G10L25/30;G10L25/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供基于混合小波包特征深度学习的语音情感识别方法，S1:通过自相关函数算法对语音数据进行端点检测；S2:将语音序列数据截取成相同长度，将语音序列采样统一为1024，针对该序列用3层小波包重构算法生成新的8个重构信号，组成特征集1；S3:将语音信号直接通过快速傅里叶变换(FFT)提取140个融合了LLDs及其泛化函数的特征值，组成特征集2；S4:将特征集2用DNN的深度学习结构进行进一步提取特征，将特征集1进行进一步提取特征；S5:将两种利用不同结构所提取到的特征集融合在一起，利用Softmax损失函数进行最终分类。本发明能够混有噪声的情况下，能够充分提取语音信号的时域信息和频域信息特征，进而利用深度学习算法实现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 波包 特征 深度 学习 语音 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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