[发明专利]一种基于迁移学习和多损失动态调整的跨库语音情感识别方法在审
| 申请号： | 202111117676.5 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113851148A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 庄志豪;刘曼;汪洋;陶华伟;傅洪亮 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L15/02;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习和多损失动态调整的跨库语音情感识别方法，本发明包括以下步骤：首先，搭建基于深度去噪自编码和深度神经网络的深度网络模型，用于压缩特征冗余信息和提高特征表征能力；然后，采用全局域及子域自适应方法实现特征迁移，同时减小样本不平衡问题对模型识别性能的影响；最后在训练阶段，构建动态权重因子来调整不同损失函数的贡献度，实现模型的优化。本发明提出的方法可以有效学习样本不平衡语料库的共性情感信息，减小特征分布差异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 损失 动态 调整 语音 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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