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摘要：本申请实施例提供了一种语音情感模型的训练方法、识别方法及装置，其中，所述语音情感模型包括实例级网络框架和簇级网络框架，该训练方法通过获取原始语音的音频数据集；对所述音频数据集进行双分支特征提取，得到双分支特征数据集；将所述双分支特征数据集输入至所述实例级网络框架，得到声学特征表示；将所述双分支特征数据集输入至所述簇级网络框架，得到语音情感分类结果；根据所述声学特征表示和所述语音情感分类结果，对初始化的语音情感模型进行参数更新，得到训练好的语音情感模型。该训练方法可以有效降低语音情感模型进行预测识别所需的算力资源，提高语音情绪识别的效率。本申请涉及语音识别技术领域。
主权项：1.一种语音情感模型的训练方法，其特征在于，所述语音情感模型包括实例级网络框架和簇级网络框架，所述实例级网络框架和所述簇级网络框架并联，所述训练方法包括以下步骤：获取原始语音的音频数据集；对所述音频数据集进行双分支特征提取，得到双分支特征数据集；将所述双分支特征数据集输入至所述实例级网络框架，得到声学特征表示，所述声学特征表示用于记录所述原始语音在实例级别上的多个音频特征；将所述双分支特征数据集输入至所述簇级网络框架，得到语音情感分类结果，所述语音情感分类结果用于记录所述原始语音在簇级别上的多个情感预测类别；根据所述声学特征表示和所述语音情感分类结果，对初始化的语音情感模型进行参数更新，得到训练好的语音情感模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 一种语音情感模型的训练方法、识别方法及装置
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