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申请/专利权人：上海海事大学
摘要：本发明涉及一种基于ASR‑SER联合模型的语音情感识别方法，所述方法采用包括ASR‑SER联合模型来实现，所述方法包括以下步骤：步骤S1，在ASR路径和SER路径上分别对原始音频输入进行声学特征提取，得到相应的声学特征和MFCC特征；步骤S2，将声学特征输入到构建的声转词模型，得到隐藏状态和相应的文本输出，其中所述声转词模型包括ASR编码器和基于注意力机制的ASR解码器；步骤S3，将ASR路径上得到的隐藏状态和SER路径上得到的MFCC特征作为SER通道部分的输入，将文本输出作为ASR通道部分的输入，分别得到各自的输出向量；步骤S4，使用共同注意力机制融合步骤S3中两个输出向量，得到最终的语音情感分类。与现有技术相比，本发明具有语音情感识别更准确、更具鲁棒性等优点。
主权项：1.一种基于ASR-SER联合模型的语音情感识别方法，其特征在于，所述方法采用包括ASR路径和SER路径的ASR-SER联合模型来实现，所述方法包括以下步骤：步骤S1，在ASR路径和SER路径上分别对原始音频输入进行声学特征提取，得到相应的声学特征和MFCC特征；步骤S2，将ASR路径上得到声学特征输入到构建的声转词模型，得到隐藏状态和相应的文本输出，其中所述声转词模型包括ASR编码器和基于注意力机制的ASR解码器；步骤S3，将ASR路径上得到的隐藏状态和SER路径上得到的MFCC特征作为SER通道部分的输入，将ASR路径上得到的文本输出作为ASR通道部分的输入，分别得到各自的输出向量；步骤S4，使用共同注意力机制融合步骤S3中两个输出向量，得到最终的语音情感分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 一种基于ASR-SER联合模型的语音情感识别方法
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