基于注意力机制的语音情感识别

基于注意力机制的语音情感识别是一种利用帧级语音特征结合基于注意力机制的长期短时记忆(LSTM)递归神经网络模型进行语音识别的方法。该方法通过提取帧级语音特征，取代传统的统计特征，通过帧的序列来保持原始语音中的时序关系。注意力机制能够充分利用时间特征中情绪饱和度的差异，从而提高语音情感识别的精度。

该方法的实验结果表明，相比其他方法，基于注意力机制的语音情感识别方法更有效。在实验中，使用了13维的梅尔倒谱系数（MFCC）作为初级特征，这是一种广泛应用于语音识别领域的短时功率谱特征，能够描述发声声道包络。

通过使用基于注意力机制的语音情感识别方法，可以更准确地识别语音中的情感信息，从而在人机交互领域等应用中发挥重要作用。