摘要：为在面临输入自然语言信息中存在微小变化或噪声干扰时,提升系统的鲁棒性与泛化能力,设计基于混合神经网络的个性化自然语言情感识别系统。以现场可编程门阵列为核心,设计自然语言采集模块,用于采集个性化自然语言信息;通过预处理模块,处理采集的个性化自然语言信息中的语音信息,得到对数梅尔谱图;情感识别模块利用动态卷积神经网络和长短时记忆网络,组建混合神经网络,其中,通过动态卷积神经网络,在对数梅尔谱图内提取语音信息特征,采用长短时记忆神经网络,在自然语言文本信息内提取文本信息特征,通过全连接神经网络,融合语音与文本信息特征,输出个性化情感识别结果。实验证明,该系统可有效采集个性化自然语言信息,并提取语音信息特征,完成个性化自然语言情感识别;在噪声干扰下,该系统的情感识别精度较高。