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一种基于深度残差收缩网络的多模态情感识别方法,属于语音情感识别方法的领域。现有的情感识别方法受到周围环境噪音的影响,在提取特征的时候由于特征冗余,存在过拟合的问题。本发明将语谱图特征送入加入注意力机制的深度残差收缩网络,去除语谱图特征的冗余特征,之后通过深度神经网络进行深层次特征处理,之后进行情感识别分类;将文本信号送入XLnet模型进行特征处理,之后经过深度神经网络进行深层次特征处理,进行文本情感识别;得到的两个结果进行决策层融合,得到情感识别结果。本发明通过提高情感分析模型预测的准确性,以及
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114758676 A
(43)申请公布日 2022.07.15
(21)申请号 202210401444.0
(22)申请日 2022.04.18
(71)申请人 哈尔滨理工大学
地址 150080
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