用于跨库语音情感识别的时频原子听觉注意模型（英文）

发布时间：2017-12-03 14:31

  本文关键词：用于跨库语音情感识别的时频原子听觉注意模型（英文）

  更多相关文章： 语音情感识别 选择性注意机制 语谱图特征 跨数据库

【摘要】：为解决跨数据库语音情感识别领域中实验数据集特征不匹配的问题,提出一种基于时频原子的听觉注意特征提取模型.首先,为了提取频谱特征,引入听觉注意模型对多类情感特征进行有效的探测.然后,利用选择注意机制改进了提取的语谱图特征,其中包含的显著性信息与跨库识别性能有紧密联系.再引入Chirplet时频原子,通过形成的过完备原子库提高语谱图特征的信息量.来自多个数据库的样本具有多成分分布的特征,据此所提模型中的Chirplet扩大了特征向量在时频域上的尺度.实验结果显示,相比传统特征模型,所提方法性能有显著提升.此外,该方法在训练集和测试集来源不一致情况下具有更好的鲁棒性.
【作者单位】： 东南大学水声信号处理教育部重点实验室;烟台大学计算机与控制工程学院;
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(No.61273266,61231002,61301219,61375028) the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(No.20110092130004) the Natural Science Foundation of Shandong Province(No.ZR2014FQ016)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： iitscgTnnuyoeShr snmeeatses evppre pamemauimelewt loi eecaaozhsrchnbttai ihl tic doie nn tho niteea sencactm rlh ouhfa ooaronmfctfavciotel pieolua eouo tsnatnmuegg ne ridroor(dee e tos oiHcpdfo,enooCux n gwiInttr nr)nhod edia.eartbtac i t hutmoiaaisWdone

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本文编号：1248965