基于LSTM-CNN的语音情感识别提升策略

本文主要探讨了基于长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTMs）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的语音情感识别技术。在当前的研究背景下，语音情感识别在人机交互领域具有重要意义，因为它能帮助系统理解并适应用户的情绪，提升用户体验。LSTM被选择是因为其在处理序列数据，如音频信号，尤其是捕捉时间依赖关系方面表现出色。而CNN则以其在提取局部特征方面的优势，能够从原始语音信号中抽取有用的底层特征。 作者首先对语音信号进行预处理，采用梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs）来提取特征，这是语音信号分析中的常用方法，它能将复杂的声音信号转化为可处理的数值表示。接着，这些MFCCs序列被输入到LSTM网络中，LSTM通过其特殊的记忆单元和门控机制，能够捕获语音信号的时域上下文特征，从而捕捉到情感表达随时间变化的模式。 然后，论文进一步引入了CNN，通过深度学习的方式，CNN可以从LSTM提取的特征基础上学习更高层次的情感特征。CNN的卷积层能够发现语音信号中的模式和结构，而池化层则有助于降低维度并保持关键信息。这种结合LSTM和CNN的策略允许模型同时捕捉局部和全局特征，提高了情感识别的准确性。 实验部分，研究者在三个不同的情感数据库上进行了测试，包括eNTERFACE'05、RM-L和AFEW6.0，结果显示，基于LSTM和CNN的方法在这些数据库上的平均识别率分别为49.15%、85.38%和37.90%，相较于传统方法和仅基于LSTM或CNN的方法，表现出了显著的优势。这证明了该方法的有效性和在实际应用中的可行性。 本文提出的基于LSTM和CNN的语音情感识别方法，通过结合时序模型和空间特征提取，显著提升了语音情感识别的精度，为语音处理领域的研究和实际应用提供了新的思路和改进方案。在未来的人机交互、智能客服等场景中，这种技术有望发挥更大的作用。