Jan, 2017

用循环神经网络从语音中识别情感

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TL;DR本文提出了一种利用深度递归神经网络来识别语音情感的方法，通过对小语音时间间隔内计算的一系列声学特征进行训练，同时采用特殊的概率性 CTC 损失函数来考虑包含情感和中性部分的长语音片段，在与最近进展的比较和人类表现的对比中展示了该方法的高质量。
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发现论文，激发创造
  • 利用语音和文本的多模态语音情感识别

    本文提出了一种深度双重循环编码器模型，利用语音和文本数据进行机器情感识别，该模型表现更优，实验结果显示，当将该模型应用于 IEMOCAP 数据集时，在将数据分配到四个情感类别（愤怒，高兴，悲伤和中性）方面，准确率在 68.8％至 71.8％之间。

    Oct, 2018

  • 基于注意力卷积神经网络的语音情感识别：输入特征、信号长度和演讲语音影响的研究

    本文介绍了使用具有多视角学习目标函数的关注卷积神经网络进行语音情感识别的实验研究，对比了不同输入信号长度、不同类型的声学特征和不同类型的情感语音 (即兴 / 编剧) 对系统表现的影响，结果显示，除了输入特征选择外，模型的性能强烈依赖于语音数据类型，进一步实现了 IEMOCAP 上即兴语音数据的最优结果。

    Jun, 2017

  • 从原始语音进行语音情感的直接建模

    本文提出了一种基于并行卷积层的方法，在特征提取单元中利用多个时间分辨率来共同训练 LSTM 分类神经网络。该方法可用于处理原始语音数据的情感识别任务，并可以达到使用手工制作特征训练 CNN 的性能水平。

    Apr, 2019

  • 基于深度神经网络的端到端多模态情感识别

    本研究提出了一种运用视觉和听觉模态的情感识别系统，其通过深度卷积神经网络提取语音特征，通过 50 层的深度残差网络提取视觉特征，并运用长短时记忆网络进行机器学习算法，通过对 AVEC 2016 情感识别研究挑战的 RECOLA 数据库的自发和自然情绪的预测，明显优于传统的以听觉和视觉手工制作特征为基础的方法。

    Apr, 2017

  • 使用高级音频和文本特征的多模态情感识别

    本篇研究提出一个基于深度学习和跨媒介表征学习的情感识别方法，该方法融合了文字和语音特征，并通过评估发现其在 IEMOCAP 数据集上表现优于其它方法。

    Sep, 2021

  • 用于语音和文本数据的多模态情感识别的卷积注意力网络

    本文提出了一种使用卷积注意网络学习语音和文本数据之间隐藏表示的新方法，较之之前的表现更好，能更好地识别出 CMU-MOSEI 数据集中包含的来自语音和文本数据的情感。

    May, 2018

  • 使用 CNN 的语音情感识别及其在数字化医疗中的应用案例

    使用卷积神经网络（CNN) 对音频录音进行识别和情感标记，通过机器学习方法评估表情识别模型，并关注精确度、召回率和 F1 得分，以提高交流意图的识别能力。

    Jun, 2024

  • 深度神经网络对视频数据情绪识别的改进

    本文通过使用卷积神经网络和循环神经网络来识别视频数据中的情感，分析两种神经网络对系统性能的贡献，并在实验中实现了优于基线和其他竞争方法的表现。

    Feb, 2016

  • 深度循环神经网络语音识别

    本文研究了将深度网络的多层表示与强大的 RNN 模型相结合的模型 - 深度递归神经网络，通过合适的正则化和端到端的训练方法，该模型在 TIMIT 语音识别基准测试中获得了最佳记录得分 17.7％。

    Mar, 2013

  • 基于讲话者注意力的语音情感识别

    本文提出了一种基于自训练机制以及 Self Speaker Attention 机制的情感识别方法，该方法在 Att-HAC 和 IEMOCAP 上实现了最新的性能表现。

    Apr, 2021