一种基于卷积神经网络和简单循环单元的语音情感识别方法

摘要

本发明公布了一种基于卷积神经网络和简单循环单元的语音情感识别方法。首先，提取出语音中的谱图特征及其一阶差分和二阶差分，组合成三维特征。将这些特征在时间轴上分割成固定的片段数，并使用在ImageNet数据集上初始化参数的Alexnet网络取出每个分段特征的高级特征。因为这些分段的高级特征在时间上具有相关性，我们将这些特征通过一个简单循环单元来进行聚合。最后，使用SoftMax分类器对情感进行分类。本发明的基于卷积神经网络和简单循环单元的语音情感识别方法，方法新颖，能够有效的提升语音情感识别的性能。