基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别.docx

基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别
标题：基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别
摘要：
近年来，语音情感识别一直是情感计算领域的一个重要研究方向。而传统的特征提取和分类方法在面对复杂的语音情感任务时存在一定的局限性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别方法。首先，通过预训练的情感识别模型，将原始语音信号映射到高层抽象特征空间中，然后利用卷积循环神经网络对抽象特征进行进一步分类。实验结果表明，所提出的方法在语音情感识别任务上取得了较好的性能。
关键词：语音情感识别，参数迁移，卷积循环神经网络
1.引言
语音情感识别的目标是从输入的语音信号中推断出说话者的情感状态。在现实生活中，情感信息对于人们的交流和理解起着至关重要的作用，因此，语音情感识别技术具有广泛的应用前景，如智能语音助手、情感计算等。然而，由于语音数据的高维度和复杂性，传统的特征提取和分类方法在面对语音情感的识别时存在一定的困难。因此，如何提高语音情感识别的准确率和鲁棒性成为了一个热门的研究方向。
2.相关工作
2.1语音情感特征提取
语音情感特征提取是语音情感识别中的一个重要环节。传统方法通常采用基于统计特征的方法，如MFCC、LPCC等。然而，这些方法无法很好地捕捉到语音信号中的时序信息和局部特征。因此，一些基于深度学习的特征提取方法被引入，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2.2参数迁移
参数迁移是指将在一个任务上训练得到的模型应用到另一个任务上的技术。在语音情感识别中，参数迁移可以利用已有的训练好的情感识别模型，将其应用到新的情感识别任务中。这样做可以显著降低新任务的训练时间和数据量，提高模型的泛化能力。
3.方法
本文提出了一种基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别方法。方法主要分为两个步骤：参数迁移和特征分类。
3.1参数迁移
首先，我们利用已有的训练好的情感识别模型对原始语音信号进行特征提取和情感分类。这一步骤可以理解为对原始语音信号进行初步的语音情感预测。
3.2特征分类
在参数迁移的基础上，我们利用卷积循环神经网络对抽象特征进行进一步分类。卷积循环神经网络能够有效提取语音数据中的时序和局部特征，对于语音情感识别任务具有较好的性能。
4.实验结果与分析
本文在一个公开的语音情感数据库上进行了实验，评估了所提出的方法在语音情感识别中的性能。实验结果表明，所提出的方法在准确率和鲁棒性方面都取得了显著的提高。
5.结论
本文提出了一种基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别方法。通过利用已有的训练好的情感识别模型和卷积循环神经网络的优势，该方法在语音情感识别任务上取得了较好的性能。未来的工作可以进一步探索其他深度学习方法在语音情感识别中的应用。
参考文献：
[1]KimJ,WangH,LuoY.EmotionalTTSsynthesesviadata-drivenemotionconversion[J].SpeechCommunication,2016,82:1-14.
[2]SchullerB,BatlinerA,SteidlS,etal.TheINTERSPEECH2013computationalparalinguisticschallenge:socialsignals,conflict,emotion,autism[J].2013.
[3]HanK,YooC.Emotionrecognitionusingspeechfeaturesandconvolutionalneuralnetworks[C]//2014InternationalConferenceonSystems,SignalsandImageProcessing(IWSSIP).IEEE,2014:283-286.
[4]ZhuJ,PanY,YangL,etal.Emotionalstressdetectionfromchildspeechusingdeeplearning[J].Computersinbiologyandmedicine,2019,113:103395.