[发明专利]一种基于LLD和DSS融合特征的语音情感识别方法在审
| 申请号： | 201910143689.6 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109767788A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张秀再;王玮蔚 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/30 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于LLD和DSS融合特征的语音情感识别方法，具体为在传统LLD特征的基础上，增加了DSS特征进行特征集扩充，再通过自编码器将扩充后的特征集进行降维，得到LLD+DSS融合特征。最后将LLD+DSS融合特征作为LSTM深度网络的输入，由LSTM深度网络判定每条融合特征对应的情感种类。本发明相较于传统语音情感特征和分类识别算法具有更好的综合性能，提高了语音情感分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 语音情感 融合 特征集 传统语音 分类识别 情感特征 网络判定 综合性能 编码器 降维 算法 分类 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于LLD和DSS融合特征的语音情感识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：提取情感语音数据集的LLD特征和DSS特征；步骤2：将LLD特征与DSS特征作为自编码器的训练集，所述自编码器对LLD特征和DSS特征进行降维计算，得到降维后的LLD+DSS的融合特征；步骤3：将步骤2中所述的LLD+DSS的融合特征依次输入至LSTM深度网络中，由LSTM深度网络识别每条融合特征对应的情感种类。
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