[发明专利]一种基于多输出特征融合的BLSTM的语音情感识别方法有效
| 申请号： | 201910437266.5 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110164476B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 胡维平;王艳;张佑贤;吕惠炼;莫家玲 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L15/06;G10L25/30 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多输出特征融合的BLSTM的语音情感识别方法，该方法包括：对语音情感数据库中的的语音样本进行预处理；提取常用的传统特征以及改进的新特征；对提取的特征进行BP算法特征优选；将提取好的优选特征随机选择65%的样本作为训练集，送入到多输出特征融合的BLSTM网络模型中进行训练，用Adam算法作为网络的优化器，获得优化后的网络模型；利用S4优化得到的三层六个输出特征融合的BLSTM网络模型，将剩下的35%的样本作为测试集，对其进行情感分类，对EMODB语音情感数据库中全部的情感样本进行分类，完成语音的情感识别。本发明方法提出的多输出特征融合的BLSTM网络模型，其能有效提高网络的分类效果，提高识别率，降低算法的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 输出 特征 融合 blstm 语音 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多输出特征融合的BLSTM的语音情感识别方法，其特征是：包括以下步骤：S1.对语音情感数据库中的的语音样本进行预处理；S2.提取常用的传统特征以及改进的新特征；S3.对提取的特征进行BP算法特征优选；S4.将提取好的优选特征随机选择65%的样本作为训练集，送入到多输出特征融合的BLSTM网络模型中进行训练，用Adam算法作为网络的优化器，获得优化后的网络模型，即三层六个输出特征融合的BLSTM网络模型；S5.利用S4优化得到的三层六个输出特征融合的BLSTM网络模型，将剩下的35%的样本作为测试集，对其进行情感分类，对EMODB语音情感数据库中全部的情感样本进行分类，完成语音的情感识别。
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