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申请/专利权人：大连外国语大学
摘要：本发明提出一种基于语境信息增强和交叉注意力的语音情绪分类方法，包括获取包括语音信号的语音数据集，对语音数据集进行预处理，得到包括文本数据的文本数据集；将语音数据集输入音频模态编码器中进行上下文表示提取，得到语音特征；将文本数据集输入BERT预训练模型进行文本特征提取，得到文本特征；将语音特征和文本特征输入到跨模态融合模块，语音特征在音频模态特征学习时融入文本特征，得到语音多模态融合特征；文本特征在文本模态特征学习时融入语音特征，得到文本多模态融合特征；将语音多模态融合特征和文本多模态融合特征输入决策层中，进行平均池化、连接和分类，得到分类结果。本发明能够使语音情绪的分类结果更加准确。
主权项：1.一种基于语境信息增强和交叉注意力的语音情绪分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取包括语音信号的语音数据集，对所述语音数据集进行预处理，得到包括文本数据的文本数据集；S2.将步骤S1中得到的所述语音数据集输入音频模态编码器中进行上下文表示提取，得到语音特征；将所述文本数据集输入BERT预训练模型进行文本特征提取，得到文本特征；S3.将步骤S2中得到的所述语音特征和文本特征输入到跨模态融合模块，所述语音特征在音频模态特征学习时融入所述文本特征，得到语音多模态融合特征；所述文本特征在文本模态特征学习时融入所述语音特征，得到文本多模态融合特征；S4.将步骤S3中得到的所述语音多模态融合特征和文本多模态融合特征输入决策层中，进行平均池化、连接和分类，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连外国语大学 一种基于语境信息增强和交叉注意力的语音情绪分类方法
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