一种基于领域对抗的语音情感识别方法及装置
专利汇可以提供一种基于领域对抗的语音情感识别方法及装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于领域对抗的语音 情感识别 方法及装置，方法包括：(1)获取语音情感 数据库 ，划分为源域数据库和目标域数据库；(2)对于每一语音 信号 ，提取IS10特征作为全局特征；(3)将 语音信号 按照时间分成前后重叠50％的若干短 片段 ，提取每个短片段的IS10特征；(4)将所有短片段的IS10特征输入双向长短时间记忆模型，再输入进注意 力 机 制模 型，输出作为局部特征；(5)将全局特征和局部特征 串联 作为联合特征；(6)建立神经网络，包括领域判别器和情感分类器；(7)对神经网络进行训练，网络总损失为情感分类器损失减去领域判别器损失；(8)获取待识别语音信号的联合特征，输入训练好的神经网络，得到预测的情感类别。本发明识别结果更准确。，下面是一种基于领域对抗的语音情感识别方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种基于领域对抗的语音情感识别方法，其特征在于该方法包括：
(1)获取存储有若干语音信号和对应情感类别标签的语音情感数据库，并划分为源域数据库和目标域数据库；
(2)对于源域数据库和目标域数据库中的每个语音信号，提取其IS10特征作为对应语音信号的全局特征；
(3)对于源域数据库和目标域数据库的每个语音信号，将其按照时间顺序分成前后重叠50％的若干短片段，并提取每个短片段的IS10特征；
(4)将每个语音信号的所有短片段的IS10特征输入双向长短时间记忆模型，随后再输入进注意力机制模型，输出作为对应语音信号的局部特征；
(5)对于源域数据库和目标域数据库中的每个语音信号，将其全局特征和局部特征串联起来，作为对应语音信号的联合特征；
(6)建立神经网络，所述神经网络包括领域判别器和情感分类器，所述领域判别器包括两层全连接层，输出为预测的语音信号所属领域类别，所述情感分类器包括两层全连接层，输出为预测的语音信号的情感类别；
(7)对所述神经网络进行训练，训练时，将源域数据库和目标域数据库中每一语音信号的联合特征作为一个样本，输入领域判别器，将源域数据库中每一语音信号的联合特征作为一个样本，输入情感分类器，网络总损失为情感分类器损失减去领域判别器损失，通过反向传播算法更新网络参数，完成网络训练；
(8)获取待识别语音信号的联合特征，输入训练好的神经网络，得到预测的情感类别。
2.根据权利要求1所述的基于领域对抗的语音情感识别方法，其特征在于：步骤(1)中，划分源域数据库和目标域数据库的方法为：将语音情感数据库中属于任意一个人的语音信号和对应情感类别标签作为目标域数据库，剩余其他所有人的语音信号和对应情感类别标签作为源域数据库。
3.根据权利要求1所述的基于领域对抗的语音情感识别方法，其特征在于：步骤(4)中所述注意力机制模型为：
f(Hl)＝WTHl
式中，f()表示线性计分函数，W表示可学习参数，Hl表示双向长短时间记忆模型的的输l l
出，αi表示注意力权重， 表示H第i、j个元素，Hatt表示注意力机制模型的输出。
4.根据权利要求1所述的基于领域对抗的语音情感识别方法，其特征在于：步骤(7)中所述网络总损失为：
式中，E(θf,θy,θd)表示网络总损失，θf,θy,θd表示待训练参数，λ为正则化乘数，M是源域数据库的语音信号个数，N是目标域数据的语音信号个数，其中：
形如Ld(*,#)表示领域判别器*与#的交叉熵损失函数，形如Ly(*,#)表示情感分类器*与#的交叉熵损失函数，dm表示源域数据库中第m个语音信号的领域类别标签，ym表示源域数据库中第m个语音信号的情感类别标签，Flg,m表示源域数据库中第m个语音信号的联合特征，m＝1,…,M，dn表示目标域数据库中第n个语音信号的领域类别标签，Flg,n表示目标域数据库中第n个语音信号的联合特征，n＝1,…,N；Gf()表示特征提取器，Gd()表示领域分类器输出的预测领域类别，Gy()表示情感分类器输出的预测情感类别；
网络训练目的是找到待训练参数θf,θy,θd的鞍点，使得：
5.一种基于领域对抗的语音情感识别装置，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现权利要求1-4中任意一项所述的方法。
一种基于领域对抗的语音情感识别方法及装置
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
5段局部特征 59.18 51.77
8段局部特征 57.19 49.62
10段局部特征 55.75 48.79
5段局部--全局特征 62.84 54.19
8段局部--全局特征 60.37 53.03
10段局部--全局特征 57.86 51.48
DNN-ELM 57.90 52.10
BLSTM-SUA 59.33 49.96
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