机构名称：
¥ 1.0
言语情感识别（SER）被认为是研究的关键领域，在各种实时应用中具有重要的重要性，例如评估人类行为并在紧急情况下分析说话者的情绪状态。本文在这种情况下评估了深卷卷神经网络（CNN）的能力。CNN和长期的短期记忆（LSTM）深度神经网络都经过评估以进行语音情绪识别。在我们的经验评估中，我们利用多伦多的情感演讲集（TESS）数据库，该数据库包括来自年轻人和老年人的语音样本，涵盖了七种不同的情感：愤怒，幸福，悲伤，恐惧，惊喜，厌恶和中立性。为了增强数据集，语音变化与添加白噪声一起引入。经验发现表明，CNN模型的表现优于现有的有关使用Tess语料库的SER研究，从而在平均识别精度上提高了21％的提高。这项工作强调了SER的意义，并突出了深CNN在增强其在实时应用中的有效性的变革潜力，尤其是在高风险紧急情况下。
增强语音情感识别usin
主要关键词
相关文件推荐
