基于深度迁移学习的跨数据库语音情感识别.pdf

简介：
本文探讨了利用深度迁移学习技术在不同数据库间进行语音情感识别的有效性，旨在提高跨数据集的应用性能。 语音情感识别是信息技术领域中的一个关键研究方向，其目标在于使计算机能够理解并解析出语音信号中的情绪内容。本段落作者李晓坤与李洪亮探讨了深度学习技术的应用，特别是深度迁移学习在跨库语音情感识别领域的应用情况，并提出了一种新的深度迁移网络架构——基于注意力机制的长短时动态对抗适配网络（LSTM-TF-at-DAAN），并经实验验证该模型的有效性。 了解语音情感识别的基础知识是必要的。人类通过不同的语调、节奏等声学特征来传达情绪，如快乐、悲伤或愤怒等。因此，分析和理解这些语音信号中的情感状态对于人机交互系统、智能客服及情感计算等领域具有重要的实用价值。 深度学习作为机器学习的一个分支，在处理复杂数据集方面表现出色，并模仿了人类大脑神经网络的工作方式。在语音情感识别领域中，卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）已被广泛采用。尤其是长短时记忆网络（LSTM），作为一种改进的RNN类型，特别适合于分析像语音这样的序列数据。 迁移学习是一种机器学习策略，允许模型将一个任务中学到的知识应用于另一个相关但不同的任务上。在跨库的语音情感识别中，由于不同数据库或语料库之间存在环境、设备及说话者特征等方面的差异，直接应用单一来源训练出的模型往往会导致性能下降的问题。深度迁移学习通过利用深度网络强大的表示能力来减少这些数据集之间的分布差异。 文章提到的长短时注意力机制是LSTM-TF-at-DAAN模型的核心组件之一，它使模型能够专注于输入序列中的关键部分，这对于情感识别至关重要。长短期注意力分别关注长时间和短时间内的信息变化，结合两者可以更全面地捕捉到情绪表达的变化特征。 动态对抗适配作为另一个创新点，在迁移学习中通过对抗性训练机制来减少源数据与目标数据之间的分布差异，并且引入了灵活性以适应不同数据库间的区别。这使模型在跨库识别中的准确性得到显著提升。 实验结果表明，该方法相比传统方法提高了5.37%的准确率，为深度迁移学习在语音情感识别领域的应用提供了有力支持。通过这些技术的进步，未来的研究可能会进一步优化模型结构和算法以提高其效率与精确度，这对整个AI领域的发展具有重要意义。