基于深度学习的语音情感识别算法研究

摘要

近年来，随着人工智能的快速发展，人们对语音情绪识别的研究也越来越多。语音情感识别是指通过对人的言语进行分析，从而准确地判断说话人的情绪，对提高机器的人机互动能力和服务质量有着非常重要的作用。在此基础上，提出了一种基于深度学习的语音情绪识别方法。重点研究了基于深度学习的情感特征抽取、情感分类模型构建、多模态信息融合和端到端的系统实现。在此基础上，本项目还将对现有方法在数据质量、模型泛化能力、实时处理能力、跨文化理解等方面进行深入研究。为此，本项目拟从数据预处理、模型结构优化、多模态信息融合、模型可解释性与伦理学等方面开展研究。最后，对当前的研究现状进行了展望。

关键词：深度学习；特征抽取；语音情感识别

目录

摘要 1
第1章引言 2
1.1调查背景 2
1.2研究的目标和意义 3
1.3国内外研究现状 3
第2章引言 4
2.1言语情绪辨识研究综述 4
2.2深度学习方法综述 4
第3章基于深度学习的语音情绪识别 5
3.1特征抽取和特征学习 5
3.2情绪识别模式 6
3.3多通道情绪的辨识和融合 7
3.4基于终端的语音情绪识别 8
第4章语音情绪识别中的深度学习算法面临的问题 8
4.1资料的品质与差异 9
4.2模型的推广 9
4.3实时性和资源约束 10
4.4不同文化背景下的理解 11
第5章语音情感识别的深度学习算法研究 13
5.1数据预处理与放大 13
5.2模式架构与培训策略的完善 14
5.3多通道信息的融合 15
5.4重视对模式的说明和道德方面的关注 16
结   论 17
参考文献 18

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