内容提供者
基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型.pptx
2024-10-05
20金币
442KB
29页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共29页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型.docx
基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型标题：基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型摘要：随着儿童情感研究的兴起和儿童情感识别技术的不断发展，儿童语音情感识别成为一个备受研究者关注的热点领域。本论文提出了一种基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型。首先，我们通过分析和处理大规模的儿童语音数据集，提取出相关的音频特征。接着，我们提出了一种改进的LSTM结构，该结构能够更好地捕捉儿童语音中的情感特征。最后，我们使用该模型对儿童语音情感进行分类，并对模型进行了评估和分析。实验结果表明，我们提出的模型在儿童语音情感
2024-10-20
5
11KB
基于改进LSTM的儿童语音情感识别模型.pptx
汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWO背景介绍研究意义研究目的PARTTHREELSTM模型的基本原理LSTM模型的优缺点LSTM模型在语音情感识别中的应用PARTFOUR模型改进的必要性改进方案介绍改进后模型的预期效果PARTFIVE数据集介绍数据预处理方法模型训练过程实验结果分析PARTSIX评估指标介绍实验结果展示与其他模型的比较结果分析PARTSEVEN研究结论研究不足与展望汇报人：
2024-10-05
20
442KB
基于CNN＿LSTM的语音情感识别系统设计.docx
基于CNN＿LSTM的语音情感识别系统设计摘要：本文提出了一种基于CNN-LSTM算法的语音情感识别系统，旨在从语音信号中识别出说话者的情感状态。该系统包括三个主要步骤：特征提取、CNN-LSTM模型训练和情感分类。首先，我们使用MFCC提取语音信号的频谱信息，并将其作为模型的输入。其次，基于CNN-LSTM算法，我们建立了一个拥有多层卷积和循环结构的深度学习模型，从而有效捕获语音信号的时序信息。最后，我们使用softmax分类器将语音信号的情感状态分类为愉快、悲伤、愤怒和中立四类。在IEMOCAP数据集
2024-10-20
5
11KB
基于可分离卷积与LSTM的语音情感识别研究.pptx
汇报人：CONTENTS添加章节标题研究背景语音情感识别的意义当前语音情感识别技术的局限性研究目标可分离卷积在语音情感识别中的应用可分离卷积的原理可分离卷积在语音情感识别中的优势可分离卷积在语音情感识别中的实现方法LSTM在语音情感识别中的应用LSTM的原理LSTM在语音情感识别中的优势LSTM在语音情感识别中的实现方法基于可分离卷积与LSTM的语音情感识别模型构建模型构建的思路模型构建的过程模型参数优化方法实验设计与结果分析实验数据集介绍实验过程与实验设置实验结果分析结果比较与讨论结论与展望研究结论研究
2024-10-05
20
5.1MB
基于双向LSTM神经网络和注意模型的语音情感分析.docx
基于双向LSTM神经网络和注意模型的语音情感分析基于双向LSTM神经网络和注意模型的语音情感分析摘要：语音情感分析是计算机人机交互领域的重要研究方向之一。它涉及到从语音信号中推断出说话者的情感状态。本文提出了一种基于双向LSTM神经网络和注意模型的语音情感分析方法。该方法能够有效地从语音信号中提取特征，并利用注意力机制将重要的特征加权集成，从而提高情感分类的准确性。实验证明，该方法在多个情感分类任务上取得了优于传统方法的性能。关键词：语音情感分析，双向LSTM，注意模型，特征提取，情感分类1.引言随着人机
2024-10-20
5
11KB