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| 1 | 基于深度信念网络的语音情感识别的研究显示文摘针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%. | 黄晨晨 巩微 伏文龙 冯东煜 | 2014 | 计算机研究与发展2014，51，S1： | 18 |
| 2 | 基于改进Elman神经网络的语音情感识别技术研究显示文摘语音情感特征从时间粒度的角度可分为全局统计特征和瞬时特征。针对语音情感的动态特性,提出一种改进Elman神经网络模型实现语音情感识别。网络模型将全局特征信号与时序信号作为输入,并根据输入信号特征自动修改网络结构,不仅实现全局特征信号与时序信号的融合,还提供系统整体识别率。 | 王颖 | 2017 | 计算机与数字工程2017，45，11： | 1 |
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