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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明提供了语音情感识别技术领域的一种基于多任务学习的语音情感识别方法及系统，方法包括：步骤S1、对获取的语音数据进行预处理以及情感标注后构建语音数据集；步骤S2、基于语音特征提取模块、语音特征融合模块以及多任务学习模块创建一语音情感识别模型；步骤S3、基于预设比例将语音数据集划分为训练集、测试集以及验证集，通过训练集对语音情感识别模型进行训练，通过测试集对训练后的语音情感识别模型进行测试，通过验证集对测试后的语音情感识别模型进行验证；步骤S4、通过小程序对验证后的语音情感识别模型进行发布，通过小程序访问发布的语音情感识别模型进行语音情感识别。本发明的优点在于：极大的提升了语音情感识别的准确性。
主权项：1.一种基于多任务学习的语音情感识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、获取大量的包含若干种情感的语音数据，对各所述语音数据进行预处理以及情感标注后构建语音数据集；步骤S2、基于语音特征提取模块、语音特征融合模块以及多任务学习模块创建一语音情感识别模型，设定所述语音情感识别模型的损失函数；所述语音特征提取模块基于wav2vec2.0构建；所述多任务学习模块包括一情感识别单元以及一语义识别单元；步骤S3、基于预设比例将所述语音数据集划分为训练集、测试集以及验证集，通过所述训练集对语音情感识别模型进行训练，通过所述测试集对训练后的语音情感识别模型进行测试，通过所述验证集对测试后的语音情感识别模型进行验证；步骤S4、通过小程序对验证后的所述语音情感识别模型进行发布，通过小程序访问发布的所述语音情感识别模型进行语音情感识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于多任务学习的语音情感识别方法及系统
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