[发明专利]一种基于深度模型集成架构的语音情感识别系统有效
| 申请号： | 201910490599.4 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110348482B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 王喆;柴冰;李冬冬;孙琳煜;杜文莉;杨海 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06F17/11;G06N3/048 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度模型集成架构的语音情感识别系统，包括如下步骤：S1、对所收集到的音频信号样本提取特征，并对所提取的特征分片处理；S2、选出泛化性能最好的CNN结构和BLSTM结构作为Stacking的基分类器，对所选出的基分类器做五折交叉验证，把每一折测试数据所得到的输出组合成新的数据集；S3、利用步骤S2所得到的新数据集训练逻辑回归元分类器；S4、在测试阶段，把样本代入到步骤S2所得到的基分类器中，并把各个基分类器所得到的输出拼接成新的测试集，再代入到步骤S3所训练好的元分类器中进行识别。本发明不仅能够使各个神经网络结构发挥自身的优势，而且具有更为优异的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 模型 集成 架构 语音 情感 识别 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度模型集成架构的语音情感识别系统，其特征在于，包括如下步骤：S1、对所收集到的音频信号样本提取特征，并对所提取的特征分片处理；S2、选出泛化性能最好的CNN结构和BLSTM结构作为Stacking的基分类器，对所选出的基分类器做五折交叉验证，把每一折测试数据所得到的输出组合成新的数据集；S3、利用步骤S2所得到的新数据集训练逻辑回归元分类器；S4、在测试阶段，把样本代入到步骤S2所得到的基分类器中，并把各个基分类器所得到的输出拼接成新的测试集，再代入到步骤S3所训练好的元分类器中进行识别。
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