I detta arbete föreslås ett tillvägagångssätt för känsloigenkänning för talsegment med variabel längd genom att använda ett djupneutralt nätverk för spektrogram direkt. Den spektrogrammet bär omfattande para-lingual information som är användbara för att känna igen känslor. Vi försökte extrahera sådan information från spektrogram och utföra känsloigenkänningsuppgiften genom att kombinera Convolutional Neural Networks (CNN) med Recurrent Neural Networks (RNNs). För att hantera talsegmenten med variabellängd föreslog vi en speciellt utformad neural nätverksstruktur som accepterar talmeningar med variabel längd direkt som ingång. Jämfört med de traditionella metoder som delar upp meningen i mindre segment med fast längd, kan vår metod lösa problemet med noggrannhetsnedbrytning som införs genom talsegmenteringsprocessen. Vi utvärderade känsloigenkänningsmodellen på IEMOCAP-datauppsättningen över fyra känslor. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar det fasta neurala nätverket på både viktad noggrannhet (WA) och oviktad noggrannhet (UA).
I REF föreslogs en speciellt utformad neural nätverksstruktur som accepterar tal med variabel längd för SER.
Emotion Recognition from Variable-Length Speech Segments Using Deep Learning on Spectrograms
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}