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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

摘要：一种自适应多频段语音混合情感感知方法，输入语音信号经过预处理分帧，利用快速傅里叶变换获取频谱特征，信号通过梅尔尺度的三角滤波器组处理，模拟人类听觉系统的非线性频率特性，并通过离散余弦变换提取关键频率信息的梅尔频谱系数。根据语音共振峰F1、F2、F3进行频段划分，定制化特征提取策略。自适应深度残差块并行处理各频段特征，深度控制器动态调整网络深度以适应信号复杂度。ADRB中，多层蒸馏和残差通道实现多级特征提取，残差连接优化特征融合。混合区域注意力机制结合全局和局部注意力，强化频段间依赖关系。时间驱动模块加强时序连续性，最终特征融合用于情感分类和识别。该方法全面捕捉情感特征，显著提升情感状态识别的精度和效率。

主权项：1.一种自适应多频段语音混合情感感知方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对输入信号进行预处理，对信号进行分帧；S2.对每帧信号执行快速傅里叶变换FFT，获得频谱特征；S3.应用梅尔尺度的三角滤波器组对频谱进行处理，模拟人类听觉系统的非线性频率特性；S4.通过离散余弦变换对滤波后的频谱进行处理，提取每帧的多个梅尔频谱系数，捕捉信号的关键频率信息；S5.根据语音信号的共振峰F1、F2和F3将信号划分为不同的频段，为每个频段定制特征提取策略；S6.对每个频段应用自适应深度残差块ADRB，进行并行的多维特征提取和整合；S7.使用深度控制器NSDR动态预测每个频段的最佳网络深度，根据输入信号的复杂度自适应调整网络结构；S8.在自适应深度残差块ADRB中，由深度控制器动态控制卷积层数，通过多层蒸馏通道和残差通道实现多级特征提取，利用残差连接进行特征融合；S9.应用混合区域注意力机制HRFA，结合全局和局部注意力机制，强化不同频段特征之间的长距和短距依赖关系，其中全局注意力机制通过多头注意力架构捕获全频域上下文信息，局部注意力机制于每个频率周围的相邻区域进行细粒度分析；S10.通过时间驱动模块强化时间序列上不同频率特征的相关连续性，处理时间正序和逆序，捕捉长时间依赖关系；S11.将经过多频段处理、混合区域注意力机制增强和时间驱动模块提取的特征进行融合；S12.利用融合后的特征进行情感状态的分类和识别。

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