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融合级联注意力和多任务学习的语音情感识别: 收藏
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引用; 《计算机与数字工程》2023年第2期51卷 411-416页; 作者：杨京宝高恩录刘扬陈庚王庆越夏玉琦赵振青岛淄柴博洋柴油机股份有限公司青岛266701 青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061; 针对如何提取有效的非个性化情感特征的难题,提出一种融合级联注意力机制(CAM)和多任务学习(MTL)的语音情感识别模型。首先,提取时频方向的3D Log-Mels特征作为模型输入;然后,设计由通道注意力、空间注意力和自注意力组成的级联注意力...; 针对如何提取有效的非个性化情感特征的难题,提出一种融合级联注意力机制(CAM)和多任务学习(MTL)的语音情感识别模型。首先,提取时频方向的3D Log-Mels特征作为模型输入;然后,设计由通道注意力、空间注意力和自注意力组成的级联注意力网络关注情感显著的区域;最后,通过多任务学习(MTL)策略融合情感识别和性别分类任务,减少性别的差异对情感识别的影响。实验结果表明,模型在IEMOCAP数据集上的加权精度(Weighted Accuracy,WA)和未加权精度(Unweighted Accuracy,UA)分别达到了79.39%和76.76%。; 来源：详细信息评论

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