Automatisk känsloigenkänning från tal, vilket är en viktig och utmanande uppgift inom området affektiv databehandling, är starkt beroende av talfunktionernas effektivitet för klassificering. Tidigare metoder för att känna igen känslor har främst fokuserat på utvinning av noggrant handgjorda funktioner. Hur man modellerar spatio-temporal dynamik för talkänslor erkännande effektivt är fortfarande under aktiv utredning. I detta dokument föreslår vi en metod för att ta itu med problemet med emotionellt relevant funktionsextraktion från tal genom att utnyttja uppmärksamhetsbaserad Bidirective Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks med fullt konvolutionella nätverk för att automatiskt lära sig de bästa spatio-temporala representationerna av talsignaler. De inlärda funktioner på hög nivå matas sedan in i ett djupt neuralt nätverk (DNN) för att förutsäga den slutliga känslan. De experimentella resultaten på Chinese Natural Audio-Visual Emotion Database (CHEAVD) och Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP) corpora visar att vår metod ger mer exakta förutsägelser jämfört med andra befintliga känsloigenkänningsalgoritmer.
Z. Zhao m.fl. kombinerade uppmärksamhetsbaserade BLSTM med helt konvolutionella nätverk och FCNs att ansöka om talkänslor erkännande som visade mer exakta förutsägelser jämfört med andra befintliga algoritmer REF.
Exploring Spatio-Temporal Representations by Integrating Attention-based Bidirectional-LSTM-RNNs and FCNs for Speech Emotion Recognition
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}