26年WP通信工程融合语音多层次特征的情绪识别算法3.3-AI58.94全日(27508字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业论文摘要针对当前语音情绪识别任务中，单一特征表征能力受限以及模型在中小型数据集上极易陷入过拟合、导致识别精度不足的问题，本文开展了融合多层次时序特征与注意力机制的情绪识别算法研究。在数据预处理阶段，为了从源头上抑制环境噪声并扩充样本容量，首先对原始语音信号进行了预加重、基于短时能量的端点检测与谱减法去噪。同时，针对小样本容易导致的过拟合痛点，引入了高斯白噪声数据增强策略，使有效训练样本实现了翻倍。在分类模型构建方面，考虑到长序列语音特征在传统前馈网络（DNN）中容易丢失时序上下文信息，舍弃了常规架构，设计并...

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