典型文献
一种基于双向LSTM的语音情感识别模型
文献摘要：
在全球互联网蓬勃发展的同时,电子商务也迅速崛起.为满足电子商务语音情感分析的应用需求,研究提高语音情感识别准确率的方法.本研究使用CASIA汉语情感数据库中的6种典型情感类型,经过预处理、特征提取、特征训练、模型测试四项语音情感识别过程,结合MFCC谱分析、BLSTM模型训练、注意力机制进行深度学习.实验结果表明,对语音情感识别的准确率能到达89.08％,识别效果较好.
文献关键词：
情感识别;深度学习;MFCC;BLSTM
中图分类号：
作者姓名：
程适;骆晓宁;李冬城;要趁红
作者机构：
西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710399
文献出处：
引用格式：
[1]程适;骆晓宁;李冬城;要趁红-.一种基于双向LSTM的语音情感识别模型)[J].长江信息通信,2022(07):19-22
A类：
B类：
语音情感识别,识别模型,语音情感分析,应用需求,识别准确率,CASIA,情感类型,模型测试,四项,识别过程,MFCC,BLSTM,模型训练,注意力机制,能到
AB值：
0.291254
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