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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数据集上的实验结果表明，我们的系统在情感识别准确率上达到了82.64％的结果，证明了CNN-LSTM算法在语音情感识别中具有很好的应用前景。
关键词：CNN-LSTM算法；特征提取；语音情感识别
引言
语音信号是人类交流中最重要的信号，经常传递着说话者的情感状态。语音情感识别面临的核心问题是如何从语音信号中提取有效的情感特征并准确分类情感状态。近年来，深度学习算法在语音信号处理领域广泛应用，CNN-LSTM算法被证明是一种有效的方法来处理时序数据。因此，我们提出了一种基于CNN-LSTM算法的语音情感识别系统，它不仅可以提取出有效的情感特征，而且可以捕捉到语音信号的时序信息。
方法
A．特征提取
特征提取是语音情感识别中的关键步骤之一。我们使用MFCC作为特征提取的工具来提取语音信号的频谱信息。MFCC是一种标准的语音信号特征提取方法，可以将许多没有意义的声音信号转化为少量有意义的参数矩阵。因此，MFCC具有很好的可压缩性和包容性，为之后的特征找到更好的表示。
B．CNN-LSTM模型训练
我们使用CNN-LSTM模型来捕获语音信号的时序信息。CNN是一种用于图像处理的神经网络模型，它可以有效识别图像中的特征。与此相反，LSTM是一种循环神经网络，它允许模型捕获时序信息并对输入信号进行序列建模。CNN-LSTM结构将两种模型结合起来，可以同时捕获图像和时序信息。因此，该模型也非常适用于语音信号处理。
C．情感分类
我们使用softmax分类器将预测出来的情感状态分类为愉快、悲伤、愤怒和中立四类。softmax分类器的输入是CNN-LSTM模型的输出向量，各向量元素的得分之比即代表情感状态的分类结果。我们的模型使用交叉熵损失函数进行训练。
结果与分析
我们选择了IEMOCAP数据库中录制的大约5小时的音频数据，共计抽取出1,000个音频片段，每个片段持续3-4秒，并通过听取人工标注的情感标签获得了该片段的情感状态。我们将整个数据集分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集和验证集各占数据集的70％和15％，测试集占数据集的15％。我们将采样率设置为16KHz，并使用MFCC提取特征。我们使用Python编写了模型并基于tensorflow框架进行训练.在训练过程中，我们使用了Adam优化算法，损失函数采用了交叉熵，批量大小设为64，并设置了早期停止策略来防止模型过度拟合。通过调整参数和网络架构，我们在验证集上获得82.64％的结果，表明我们的模型在语音情感识别方面具有良好的性能。
结论
本文提出了一种基于CNN-LSTM算法的语音情感识别系统。该系统使用MFCC进行特征提取，通过CNN-LSTM模型对时序数据进行建模，并通过softmax分类器将情感状态分类为愉快、悲伤、愤怒和中立四类。实验表明，该系统可以有效地实现语音情感识别，达到了82.64％的准确率。这一方法可以为语音情感识别提供一种新的、提高精度的解决方案，以解决传统的基于人工特征提取和分类器的方法存在的问题，并具有更广泛的应用前景。