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申请/专利权人：沈阳康泰电子科技股份有限公司
摘要：本发明涉及语音信号的情感分析处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的语音情感识别方法及系统。本发明首先获取语音信号数据样本，并对目标样本进行短时傅里叶变换；进一步获取目标窗口的情感表达参数；进一步根据情感表达参数的波动特征，结合语音信号的变化特征，获取目标样本的情感激烈程度；进一步基于情感激烈程度对目标样本进行信号分解，获取目标样本的去干扰语音信号；最后根据所有语音信号数据样本的去干扰语音信号，训练语音情感识别模型。本发明通过不同短时窗口内语音情感的动态特征，分析语音信号的情感激烈程度，对语音信号进行分解，去除个体特征的干扰，使得模型训练结果具备更强的泛化能力，提升语音情感识别精度。
主权项：1.一种基于深度学习的语音情感识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取语音信号数据样本；选择任一语音信号作为目标样本；对所述目标样本进行短时傅里叶变换；选择任意短时窗口作为目标窗口；根据所述目标窗口内不同频率分量的波动特征，结合所述目标窗口内语音信号的频率与所述目标样本的语音信号的频率的差异特征，获取所述目标窗口的情感表达参数；根据不同所述短时窗口的所述情感表达参数的波动特征，结合所述短时窗口内信号的变化特征，获取所述目标样本的情感激烈程度；利用预设信号分解方法对所述目标样本进行信号分解，至少根据信号分解获得的信号分量的波动平稳特征和所述情感激烈程度获取目标函数，基于所述目标函数，获取所述目标样本的去干扰语音信号；根据所有所述语音信号数据样本的所述去干扰语音信号，训练语音情感识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳康泰电子科技股份有限公司 基于深度学习的语音情感识别方法及系统
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