Abstract-In talkänslor igenkänning, utbildning och testdata som används för systemutveckling tenderar vanligtvis att passa varandra perfekt, men ytterligare "liknande" data kan finnas tillgängliga. Överföringslärande bidrar till att utnyttja liknande data för utbildning trots de inneboende olikheterna för att öka en kännares prestation. I detta sammanhang presenterar detta dokument en gles autoencoder metod för funktionsöverföring lärande för talkänslor erkännande. I vår föreslagna metod lär vi oss en gemensam känslospecifik kartregel från en liten uppsättning märkta data inom ett målområde. Sedan, nyligen rekonstruerade data erhålls genom att tillämpa denna regel på känslor-specifika data i en annan domän. De experimentella resultat som utvärderats i sex standarddatabaser visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt förbättrar prestandan i förhållande till lärandet av varje källdomän oberoende av varandra.
Deng m.fl. REF använde sparse autoencoders för funktionsöverföring lärande i talkänslor igenkänning.
Sparse Autoencoder-Based Feature Transfer Learning for Speech Emotion Recognition
{'venue': '2013 Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction', 'journal': '2013 Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}