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基于卷积循环神经网络的语音情感识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着现代社会的发展，语音技术越来越受到重视，语音情感识别技术也逐渐得到了广泛的应用。语音情感识别技术可以有效地帮助我们分析语音中所传达的情感信息，从而对语音数据进行有效的处理和分析。在语音社交、语音助手、智能客服、教育培训等领域中，语音情感识别技术都有着重要的应用。
目前，语音情感识别技术主要分为基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法因为其具有更好的性能表现而成为了目前最为热门的方法。其中，基于卷积循环神经网络的语音情感识别技术是一种高效可靠的方法，其可以同时对语音信号的时序信息和特征进行处理，从而获取更加准确的情感信息。
因此，本次任务旨在使用基于卷积循环神经网络的语音情感识别技术，对语音数据进行情感识别。
二、任务说明
1.任务目标
使用基于卷积循环神经网络的语音情感识别技术，对语音数据进行情感识别，并获取更加准确的情感信息。
2.数据集
本次任务所使用的数据集为CMUArcticCorpus，该数据集包含了北美英语语音的录音以及相关的文本文件，其中，情感标签为happy、sad、angry和neutral。
3.预期结果
完成基于卷积循环神经网络的语音情感识别技术，并使用该技术对CMUArcticCorpus数据集进行情感识别。最终，输出准确的情感标签，并计算识别准确率和错误率。
4.任务步骤
（1）数据预处理：使用Python语言对数据集进行预处理，提取其中的声学特征，并将提取的数据进行归一化处理。
（2）构建基于卷积循环神经网络的模型：使用TensorFlow工具，结合深度学习算法和卷积循环神经网络的思想，构建情感识别模型。
（3）训练模型：使用CMUArcticCorpus数据集进行模型训练，优化模型的性能，提高情感识别的准确率。
（4）模型测试与评估：使用测试集对模型进行验证，计算模型的识别准确率和错误率。
5.任务要求
（1）熟练掌握Python语言、TensorFlow工具以及深度学习算法的基本原理和运用方法。
（2）具备良好的数据处理能力和数据分析能力，能够对数据进行预处理和特征提取，并进行数据归一化处理。
（3）具备较强的团队合作能力和沟通能力，能够与领导和同事积极合作，分工协作，共同完成任务。
（4）能够独立思考解决问题的能力，能够根据任务需求，灵活运用所学知识，独立完成任务。
三、任务报告
任务报告需要包括以下内容：
（1）任务背景和意义。
（2）数据特征预处理方法和数据归一化处理方法。
（3）基于卷积循环神经网络的情感识别模型的建立和训练过程。
（4）模型测试与评估结果分析。
（5）遇到的问题和解决方案以及改进方法。
（6）经验总结和展望。
四、参考文献
[1]Guoweiping,LiXiaojing.ResearchonSpeechEmotionRecognitionAlgorithmBasedonConvolutionalNeuralNetworkandBidirectionallongShort-TermMemory[C]//2019Joint8thInternationalConferenceonInformatics,Electronics&Visionand20193rdInternationalConferenceonImaging,Vision&PatternRecognition.IEEE,2019:1021-1026.
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[4]ZhangZhengqiang,LiQiang,GaoHongliang,etal.Anoveldeepneuralnetworkbasedfusionschemeforemotionalspeechrecognition[J].ExpertSystemswithApplications,2020,138:112849.