基于带有注意力机制的深度循环神经网络的语音情感识别

自从注意力机制在自然语言处理领域取得了巨大成功,其被引入了语音情感识别任务中,使各种语音情感识别模型的性能获得了提高。为了能在深度循环神经网络中更加高效地利用注意力机制,对传统的注意力机制进行了推广,提出了基于分段的注意力机制,并将其应用于深度循环神经网络中。在CASIA语音情感数据集上的实验结果证明,这一方法能够有效提高模型性能,并大幅提高模型训练速度。     

循环神经网络的语音识别算法

通常采用具有前向连接权的连接网络便可实现静态输入输出模式对的联想,但是为了使网络记忆序列信息状态,必须考虑引入反馈连接权。本文构造一个具有动态神经元的多层网络结构,动态神经元带有多时延的局部反馈。此网络结构用于记忆时间序列信息,同时,相应地我们推导一种更有效、更便于实现的网络学习算法。最后,为了测试所提出网络学习动态时变数据的能力,选择几个不同参数的动态神经元模型,进行了一系列实验。     

基于机器学习的语音情感识别技术研究

针对快速发展的语音情感识别技术,归纳总结了机器学习算法在语音情感识别领域的发展过程并预测语音情感识别技术的发展方向.首先针对语音情感的离散描述模型,总结语音情感识别模型训练和识别算法的一般过程;然后,根据机器学习算法的发展阶段,分别对比分析传统机器学习算法,深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法与语音情...     

语音情感识别的研究进展

情感在人类的感知、决策等过程扮演着重要角色.长期以来情感智能研究只存在于心理学和认知科学领域,近年来随着人工智能的发展,情感智能跟计算机技术结合产生了情感计算这一研究课题,这将大大的促进计算机技术的发展.情感自动识别是通向情感计算的第一步.语音作为人类最重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息.如何从语音中自动识别说话者的情感状态近年来受到各领域研究者的广泛关注.本文从语音情感识别所涉及的几个重要问题出发,包括情感理论及情感分类、情感语音数据库、语音中的情感特征和语音情感识别算法等,介绍了当前的研究进展,并讨论了今后研究的几个关键问题.     

语音信号中的情感特征分析和识别的研究

本文分析了含有欢快、愤怒、惊奇、悲伤等４种情感语音信号的时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造的特征。通过和不带情感的平静语音信号的比较,总结了不同情感语音信号的情感特征的分布规律。根据这些分析,提取了９个情感特征进行了情感识别的实验,获得了基本上接近于人的正常表现的识别结果。     

基于改进的蛙跳算法的神经网络在语音情感识别中的研究

本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音情感识别系统中.依据情感的维度空间模型.分别提取了情感语音的韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性.利用本文所提的蛙跳算法(SFLA)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值,能快速地实现网络的收敛.在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与改进SFLA神经网络分别用于语音情感以别的识别性能,结果表明基于改进SFLA的神经网络的平均识别率高于BP神经网络9.2个百分点,高于RBF神经网络7.9个百分点.因此本文所提的蛙跳神经网络用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升.     

语音信号中情感特征的分析和识别

随着信息技术的发展，对人机交互能力的要求不断提高，情感信息处理已成为提高人机交互能力的一个重要课题。文中介绍了近年来国内外在语音信号中的情感特征分析和识别的研究概况，讨论了存在的一些问题和今后需要进一步研究的课题。     

基于循环神经网络的语音识别研究

语音识别作为人工智能研究中不可或缺的一部分已经逐渐渗透到人们的日常生活中。针对传统语音识别方法不能很好地实现并识别复杂多变、非特定人语音的问题,文中提出利用在时间序列上关联性较强的循环神经网络(RNN)建立语音识别模型。考虑到语音信号丰富的时频信息表达,在特征提取环节进行改进,利用具有较好时频分辨率的小波变换(WT)取代快速傅里叶变换(FFT)作为该模型的输入;然后,采用随时间展开的反向传播算法(BPTT)进行特征学习与训练。在实验测试中,首先,对比分析了基于小波变换的特征提取对识别效果的影响;其次,通过与传统的HMM模型及BP神经网络的识别率做对比,验证RNN神经网络可提高语音识别准确率和稳定性。     

语音情感识别研究综述

语音不仅包含所需要的文本内容,也包含所要表达的情感信息。情感识别是人机情感交互的关键。该研究从语音情感语料库、情感特征提取和情感识别的应用等方面对情感语音识别进行了综述,目的是让机器感知人类的情感状态,提高机器的人性化水平。     

基于前向神经网络的音乐情感识别分类算法

为解决单模态数据在音乐情感分类上的局限性,并同时提高对音乐情感分类的准确性,文中提出了一种基于前向神经网络的多特征融合音乐分类算法。在传统的前向神经网络模型中融入切比雪夫正交多项式簇作为隐藏层各神经元的激励函数,使每一层神经元的激励函数各不相同。利用梯度下降学习算法来进行网络参数的有监督训练;同时利用音频、歌词中不同模态的数据,使其形成多模态数据,来进行音乐情感分类模型的训练。实验测试结果表明,该算法对音乐情感的分类具有较好的效果,平均准确率为78. 37%,具有良好的有效性与可行性。     

Speech recognition algorithm based on neural network and hidden Markov model

This study proposes a hybrid model of speech recognition parallel algorithm based on hidden Markov model (HMM) and artificial neural network (ANN). First, the algorithm uses HMM for time-series modeling of speech signals and calculates the voice to the HMM of the output probability score. Second, with the probability score as input to the neural network, the algorithm gets information for classification and recognition and makes a decision based on the hybrid model. Finally, Matlab software is used to train and test sample data. Simulation results show that using the strong time-series modeling ability of HMM and the classification features of neural network, the proposed algorithm possesses stronger noise immunity than the traditional HMM. Moreover, the hybrid model enhances the individual flaws of the HMM and the neural network and greatly improves the speed and performance of speech recognition.     

Study of emotion recognition based on fusion multi-modal bio-signal with SAE and LSTM recurrent neural network

In order to achieve more accurate emotion recognition accuracy from multi-modal bio-signal features,a novel method to extract and fuse the signal with the stacked auto-encoder and LSTM recurrent neural networks was proposed.The stacked auto-encoder neural network was used to compress and fuse the features.The deep LSTM recurrent neural network was employed to classify the emotion states.The results present that the fused multi-modal features provide more useful information than single-modal features.The deep LSTM recurrent neural network achieves more accurate emotion classification results than other method.The highest accuracy rate is 0.792 6     

基于LS-SVM的情感语音识别

提出了一种基于LS-SVM的情感语音识别方法。即先提取实验中语音信号的基频,能量,语速等参数为情感特征,然后采用LS-SVM方法对相应的情感语音信号建立模型,进行识别。实验结果表明,利用LS-SVM进行基本情感识别时,识别率较高。     

Artificial emotion model based on reinforcement learning mechanism of neural network

A hierarchical-processed frame construction of artificial emotion model for intelligent system is proposed in the paper according to the basic conclusion of emotional psychology.The general method of emotion processing,which considers only one single layer,has been changed in the presented construction.An artificial emotional development model is put forward based on reinforcement learning mechanism of neural network.The new model takes the emotion itself as reinforcement signal and describes its different influences on action learning efficiency corresponding to different individualities.In the end,simulation result based on child playmate robot is discussed and the effectiveness of the model is verified.     

基于循环神经网络的人体异常行为识别模型

传统识别模型在进行人体异常行为识别时,无法准确地定位到识别目标的IP地址与目标源.针对此问题,设计了一种基于循环神经网络的人体异常行为识别模型.根据人体异常行为在循环神经网络中的传播方式,计算人体规律性异常行为、重复性异常行为在网络中占用的流量,并通过Lex.net技术提取网络规则,对比人体行为执行规则与循环神经网络规则,描述人体异常行为网络执行规则;同时,引进CNN标记方式,对异常信息进行标记,引入卷积神经网络标记异常信息,将标记结果按照高语义特征与低语义特征,以此实现对行为的有效识别.实验证明,本文设计的识别模型,可以在有限时间内输出所有人体异常行为,并能在完成对异常行为的识别后,追踪到行为对应的目标个体.     

基于双流独立循环神经网络的人体动作识别

针对RGB视频中遮挡物以及其他外界因素对人体动作识别产生影响,以及识别精确度有待提升的问题,提出基于双流独立循环神经网络人体动作识别算法。在提取特征方面,时间网络采用分层IndRNN对时序中3D骨架坐标信息进行特征提取;空间网络采用深层的IndRNN对每个时刻骨架的空间位置关系进行特征提取,其中骨架的空间结构采用了图遍历的方法。对于空间网络和时间网络的特征融合采用加权求和的方式,最后用softmax对动作进行分类。在3D骨架动作数据集(NTU RGB+D)以及交互数据集(SBU Interaction Dataset)上验证了模型的有效性。     

基于稀疏卷积神经网络的考生识别算法

针对传统的图像识别方法很难快速、准确地对考生进行识别从而验证其身份,文中详细地分析了卷积神经网络的原理及特性,提出一种基于多通道输入的稀疏卷积神经网络的考生识别算法,并与支持向量机及传统卷积神经网络进行比较,实验结果表明,该算法提高了考生识别的准确率,而且识别的速度大幅提高。