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摘要
针对语音情感识别过程中特征不充分的问题，提出了约束式双通道模型，从全局和局部两方面充分挖掘特征所包含的情感信息，从而提高情感识别率.通道1是针对语音特征的全局信息，通过改进门控循环单元，构建了BAGRU(bidirectional attention gate recurrent unit)模型，提高了语音特征之间的相关性；通道2是针对语音特征的局部信息，卷积神经网络与对抗训练结合，避免了局部信息相互干扰.通过双通道融合模型，根据通道特征重要程度生成不同权重，同时引入正交约束，解决了融合时产生特征冗余的问题.研究结果表明，在IEMOCAP和EMO-DB情感语料库上分别达到了62.83%和82.19%的识别精度，表现出了良好性能.
- 出版日期2023
- 单位太原理工大学
