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利用語音與文本特征融合改善語音情感識別
馮亞琴; 沈凌潔; 胡婷婷; 王蔚 南京師范大學教育科學學院; 南京210097
關鍵詞：情感識別 聲學特征 韻律特征 文本特征 特征融合
摘要：情感識別在人機交互中具有重要意義,為了提高情感識別準確率,將語音與文本特征融合。語音特征采用了聲學特征和韻律特征,文本特征采用了基于情感詞典的詞袋特征(Bag-of-words,BoW)和N-gram模型。將語音與文本特征分別進行特征層融合與決策層融合,比較它們在IEMOCAP四類情感識別的效果。實驗表明,語音與文本特征融合比單一特征在情感識別中表現更好;決策層融合比在特征層融合識別效果好。且基于卷積神經網絡(Convolutional neural network,CNN)分類器,語音與文本特征在決策層融合中不加權平均召回率(Unweighted average recall,UAR)達到了68.98%,超過了此前在IEMOCAP數據集上的最好結果。
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