dimensional-ser:我的论文资料库

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文件名称：dimensional-ser:我的论文资料库
文件大小：5.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-22 17:20:44
speech-emotion-recognition feature-fusion dimensional-emotion Python 利用声学特征和单词嵌入进行多任务学习进行语音语音情感识别 通过Bagus Tris Atmaja，Masato Akagi 该论文已发表在APSIPA信号和信息处理事务中。 抽象的 语音情感识别（SER）的大部分研究都是为了识别情感类别。 然而，识别维数情感属性也很重要，它比分类情感具有多个优势。 对于这项研究，我们使用语音特征和词嵌入研究维度SER。 串联网络将双峰特征连接到声学网络和文本网络。 我们证明，这些双峰特征都是从语音中提取的，无论是使用声学特征还是词嵌入，都比单峰SER改善了维SER的性能。 在SER系统中增加了词嵌入功能，从而在价位维度上取得了显着改善，同时唤醒和主导维度也得到了改善。 我们提出了一种用于预测所有情绪属性的多任务学习（MTL）方法。 该MTL同时最大化预测的情绪度和真实情绪标签之间的一致性相关性。 研究结果表明，使用两个参数的MTL可以更好地表示情绪属性的