一种基于长短时记忆网络快速识别语音情感类别的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110485958.4
IPC分类号：G10L25/63;G10L25/30;G10L25/03
申请日期：
2021-04-30
申请人：
南京工程学院

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著录项信息

专利名称	一种基于长短时记忆网络快速识别语音情感类别的方法
申请号	CN202110485958.4	申请日期	2021-04-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-29	公开/公告号	CN113053418A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L25/63 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G10 乐器；声学 G10L 语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码〔4〕 G10L25/00 不限于组G10L 15/00-G10L 21/00的语言或者声音分析技术（当利用语音检测器来感知一些信号特殊特征的基于半导体的静噪放大器，如无信号时的感知入H03G3/34） G10L25/48 专门适用于特定用途〔2013.01〕 G10L25/51 比较或判别〔2013.01〕 G10L25/63 情感状态估计〔2013.01〕	IPC分类号	G;1;0;L;2;5;/;6;3;;;G;1;0;L;2;5;/;3;0;;;G;1;0;L;2;5;/;0;3查看分类表>
申请人	南京工程学院	申请人地址	江苏省南京市江宁区江宁科学园弘景大道1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京工程学院	当前权利人	南京工程学院
发明人	颜思瑞;丁凯星;谢跃;陈允韬;王超
代理机构	南京创略知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	吕娟

摘要

本发明公开了一种基于长短时记忆网络快速识别语音情感类别的方法，包括如下步骤：从原始语音数据样本中提取具有时序信息的帧级语音特征；通过软注意力模型创建基于注意力机制的改进型LSTM模型；用已知的原始语音数据样本及其语音情感类别对改进型LSTM模型进行训练得到情感类别识别模型；对情感类别识别模型进行情感识别测试验证；将未知的原始语音数据样本输入情感类别识别模型进行识别，输出对应的语音情感类别；本发明通过注意力机制优化常规型LSTM模型得到改进型LSTM模型，在保证性能的前提下，有效减少了矩阵计算量，提高语音情感类别识别的性能，具有良好的应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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