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[发明专利]基于卷积神经网络和视觉Transformer的语音情感识别方法-CN202310049317.3在审
发明人：周晓彦;王丽丽;王基豪 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络和视觉Transformer的语音情感识别方法，涉及语音情感分类识别技术领域，直接将语音信号转变成log‑Mel谱图特征，降低不同说话者不同风格的影响，避免提取到的特征有很大区别，模型性能受影响，对小数据集进行扩充对模型实现高性能至关重要，同时避免出现过拟合现象，将增强策略直接应用于语音信号中提取的log‑Mel谱图，该方法简单易行且计算成本低，将CNN网络提取谱图中的局部频谱特征和ViT网络捕获长距离特征获得的全局特征进行融合，能够获取更丰富的语音情感特征，并且在多个数据集中均提高了语音情感识别的准确率。
基于卷积神经网络视觉 transformer 语音情感识别方法

[发明专利]一种结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法-CN202310057960.0在审
发明人：周晓彦;韩智超;王基豪;王丽丽;邵勇斌 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-01-14 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供一种结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法，涉及脑电情感识别领域。该结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法，首先对输入的原始脑电信号进行基线去除以及分窗切片预处理。然后通过基于空间注意力的卷积神经网络(CNN)提取脑电数据的空间特征，并通过基于自注意力的循环神经网络(RNN)提取出时间序列信息。最后将两者相结合用于跨被试脑电情感识别。实验结果表明该方法能够从原始脑电信号中提取出更有辨识性的特征，在两个公开的脑电数据集DEAP和DREAMER上取得了89.29％和93.81％的平均分类准确率，相较于其他方法来说分类效果有了明显的提高。
一种结合注意力机制 crnn 情感识别方法

[发明专利]一种鸟鸣声分类识别方法及装置-CN202211343564.6在审
发明人：周晓彦;王基豪;李大鹏;韩智超;王丽丽 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸟鸣声分类识别方法及装置，包括：获取鸟鸣声音频数据；对鸟鸣声音频数据进行预处理，得到预处理后的音频数据；对预处理后的音频数据进行傅里叶变换，得到鸟鸣声的语谱图；基于梅尔频率倒谱系数和差分运算得到预处理后的音频数据的MFCC混合特征向量；利用CNN网络处理语谱图，训练后得到局部细粒度频谱特征；利用Transformer编码器网络处理MFCC混合特征向量，训练后得到兼顾上下文的全局序列特征；将局部细粒度频谱特征与全局序列特征拼接融合后通过Softmax分类器得到鸟鸣声的识别分类结果。本发明能够提高鸟声分类识别准确率。
一种鸟鸣分类识别方法装置

[发明专利]一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法-CN202211512964.5在审
发明人：周晓彦;王基豪;王丽丽;魏琼 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法，包括获取BTNN鸟声识别网络模型，提取鸟鸣声信号的短时傅里叶变换生成语谱图作为整体网络模型的输入特征；利用桥接Transformer结构对STFT语谱图局部特征与全局特征的信息进行提取及补全融合，获得鸟声特征参数；引入样本损失优化模块SLOBlock，利用单层Transformer编码器的交叉注意机制，对来自主干网络输出特征图进行关系建模，从内部优化网络本身对小样本数据集的训练测试；在Birdsdata数据集和xeno‑canto数据集上进行实验，将优化后的特征输入到Softmax分类器中得到识别结果。本发明通过设计BTNN模型以提升在样本数据稀缺情况下鸟声识别测试的准确率，同时加强对输入语谱图在全局与局部层面上的信息交互，提高对输入特征的提取利用。
一种基于 transformer 样本优化鸟声识别方法