Advertisement

基于深度学习的语音情感识别分类与评估-研究论文

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究论文探讨了运用深度学习技术进行语音情感识别的方法及其有效性评估，旨在提升情感计算领域的技术水平。 最近的研究扩展了对语音信号情感内容的分析，并提出了多种框架来区分口头表达的情感材料。本段落重点探讨了语音情感识别框架中的三个关键方面：首先是如何确定描述语音信号的有效特征；其次是如何构建合适的分类模型；最后是选择最合适的数据库用于评估这些框架在处理热情性语音信号时的表现。本段落旨在推荐改进语音信号确认框架的方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的语音情感识别分类与评估-研究论文
    优质
    本研究论文探讨了运用深度学习技术进行语音情感识别的方法及其有效性评估，旨在提升情感计算领域的技术水平。 最近的研究扩展了对语音信号情感内容的分析，并提出了多种框架来区分口头表达的情感材料。本段落重点探讨了语音情感识别框架中的三个关键方面：首先是如何确定描述语音信号的有效特征；其次是如何构建合适的分类模型；最后是选择最合适的数据库用于评估这些框架在处理热情性语音信号时的表现。本段落旨在推荐改进语音信号确认框架的方法。
     
  • 基于深度学习与模糊优化的语音情感识别
    优质
    本研究结合深度学习技术与模糊优化方法，旨在提高语音情感识别系统的准确性和鲁棒性，探索更高效的情感分析模型。 自动语音情感识别（SER）是一项既具挑战性又充满吸引力的任务，它能够使人机交互更加高效，并且让服务机器人更好地理解人类的情感。为了提高SER的精度，需要从音频中提取出显著特征。在本段落的研究中，我们采用深度卷积神经网络（DCNN）来提取这些特征（即DCNNF），随后设计了一个堆叠式自动编码器（SAE）模糊滤波器以选择出具有代表性的特征，并将其命名为SF（显著特征）。实验结果表明，在CASIA中国情感语料库上的测试中，与直接使用由DCNNs生成的原始特征相比，所提出的模型展现出了更优的表现。
     
  • 基于深度学习的文本情感分析研究综述——论文研究
    优质
    本文为一篇关于基于深度学习技术在文本情感分析领域应用的研究综述型论文。文中总结了近年来该领域的关键进展，并探讨了未来发展方向。 情感分析属于自然语言处理（NLP）领域的一部分，其目标是通过解析主观文本以揭示其中的情感倾向。随着词向量技术的进步以及深度学习在自然语言处理中的快速发展，基于深度学习的文本情感分析研究也日益受到重视。本段落大致分为两个部分：第一部分概述了传统的情感分析方法；第二部分则重点介绍了几种典型的基于深度学习的技术方案，并对其优缺点进行了归纳和总结，为后续的研究工作提供了参考依据。
     
  • 电影评论情感分类_基于深度学习的方法
    优质
    本研究利用深度学习技术对电影评论进行情感分类，旨在提高分类准确度和效率，为用户提供更精准的服务。 本电影评论情感分类代码解决的问题是获取了大量中文电影评论，并已知这些评论表示的是正面还是负面的评价，以此作为训练样本集合。构建一个Text-CNN网络模型，使用该模型让计算机识别测试样本集合中的评论为正面或负面，并尽可能提高测试样本集的准确率。
     
  • 关于NAQ的语音情感识别研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在NAQ项目背景下进行的语音情感识别技术的研究进展与应用，分析了当前技术挑战及解决方案。 本段落研究了一种利用迭代自适应逆滤波器来估计声门激励的方法，并采用归一化振幅商作为特征参数进行分析。针对六种不同情感的连续语音数据，首先通过F-ratio准则评估其对情感区分的能力，随后使用混合高斯模型来进行建模和识别。实验中采用了eNTERFACE’05情感语音数据库中的样本，比较了整句NAQ值与元音段NAQ值作为特征时的情感识别效果，并将其结果与主观感知进行对比。研究表明，基于元音段的NAQ值是一种有效的语音情感特征。
     
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像识别与分类研究
    优质
    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高分辨率遥感影像的识别和分类精度，旨在探索有效的算法模型，以应对复杂多样的地表特征挑战。 深度学习在高分辨率遥感图像识别与分类中的研究应用了深度学习技术来处理卫星图像。
     
  • 基于深度学习的中文酒店评论情感分类数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量中文酒店评论文本，旨在通过深度学习方法进行情感分析和分类研究。适合自然语言处理相关领域的学术探索与应用开发。 深度学习是机器学习领域的一个新方向，它使机器学习更加接近于实现人工智能的目标。通过研究样本数据的内在规律和表示层次，深度学习能够帮助解释文字、图像和声音等复杂的数据类型，并最终希望让机器具备分析与理解的能力。 这种技术在语音识别、图像处理等多个方面取得了显著成果，超越了传统方法的表现。它涵盖了一系列模式分析的方法，主要包括基于卷积运算的神经网络系统（如卷积神经网络）、多层自编码器以及深度置信网络等。通过这些模型进行特征学习或表示学习，可以实现对复杂数据集的有效处理。 与传统的机器学习相比，早期由于计算能力有限和可用数据量较小的原因，深度学习在模式识别中的表现并不突出。然而，在2006年Hinton等人提出了一种快速计算受限玻尔兹曼机（RBM）网络权重及偏差的方法之后，RBMs成为构建更深层次神经网络的有效工具，从而推动了后续广泛使用的DBN的发展。 这种方法的引入使得模型能够处理更多的参数和数据量，并且促进了深度学习在各个领域的应用。
     
  • 基于深度学习的情感分析在电影评论数据集上的应用-研究论文
    优质
    本研究利用深度学习技术对电影评论进行情感分析，旨在通过处理大规模文本数据集来准确识别和分类用户情绪反应，为影视行业提供有价值的见解。 鉴于每天通过互联网及其他媒体生成并传播大量数据与观点，情感分析对于构建意见挖掘系统变得至关重要。本段落探讨了利用深度学习网络进行分类情感分析的方法，并比较了几种不同类型的深度学习模型的性能表现。多层感知器（MLP）作为基准被开发出来以供其他更复杂模型的结果参考。 长短期记忆（LSTM）循环神经网络、卷积神经网络（CNN），以及将两者结合使用的混合型模型，均在由50,000个电影评论构成的IMDB数据集上进行了测试。该数据集中正面与负面评价的比例各占一半，并且这些文本最初使用Word2Vec技术进行预处理以生成词嵌入。 实验结果表明，在所有被评估的方法中，混合型CNN_LSTM模型表现最佳，其准确率达到了89.2%；相比之下，单独使用的CNN和LSTM网络的准确性分别为87.7%与86.64%，而MLP则为86.74%。此外，所提出的深度学习方案在处理英语数据集时，也超越了其他方法如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器和递归神经张量网络（RNTN）的性能表现。
     
  • 基于深度学习的情感识别系统
    优质
    本系统运用深度学习技术，旨在准确捕捉和分析人类情感，通过处理声音与图像数据，实现高效、精准的情感智能交互体验。 表情识别系统使用平台为Windows10搭配Anaconda4.2.0（自带Python3.5）、TensorFlow1.2.1（CPU版）及Keras2.1.3，同时集成OpenCV-python3.4.0；所用网络架构是卷积神经网络，并附有搭建该网络的代码。由于文件大小超过限制，已将相关素材上传至个人网盘中；此作品为中国大学生计算机设计大赛参赛项目，在电脑为64位的情况下点击作品文件夹中的GUI1.EXE可直接查看效果；源代码位于“素材源码”文件夹内，请下载链接文档后前往指定位置获取。