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浙江工業大學毛科技獲國家專利權

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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于神經網絡的語音情感識別方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114495989B

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210216452.8,技術領域涉及:G10L25/63;該發明授權一種基于神經網絡的語音情感識別方法是由毛科技;毛嚴;錢升港;武佳男;程燃設計研發完成,并于2022-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

一種基于神經網絡的語音情感識別方法在說明書摘要公布了:一種神經網絡的語音情感識別方法,包括:步驟1語音特征MFCC的獲取;步驟2輸入本發明中設計的基于神經網絡的語音情感識別網絡進行語音情感識別;步驟3獲得語音情感識別結果。本發明利用神經網絡對語音信號進行情感識別,設計并實現了一個基于神經網絡的語音情感識別網絡,在進行語音情感識別時,僅需輸入待識別的語音信號,即可得到識別的語音情感。對于輸入的語音信號,語音情感識別網絡能夠自適應地提取出其中包含豐富情感信息的語音特征,利用情感特征來進行精確地語音情感識別。該發明對所有人都能進行準確地語音情感識別,具有較大地應用價值。

本發明授權一種基于神經網絡的語音情感識別方法在權利要求書中公布了:1.一種基于神經網絡的語音情感識別方法,包括以下步驟:步驟1:獲取語音特征參數;具體包括:1使用python庫函數python_speech_features.mfcc函數讀取待語音信號中的MFCC特征系數;2使用python庫函數python_speech_features.delta函數讀取語音信號的一階差分MFCC特征系數和二階差分MFCC特征系數;3使用python庫函數numpy.hstack函數將三種語音特征參數進行拼接,將語音特征轉化為199*39的大小,對所有待評估的語音信號都使用相同的大小;4使用python庫函數transforms.ToTensor將特征數據轉化為Tensor向量,以供后續的語音情感識別網絡使用;步驟2:輸入語音特征參數進行語音情感的分析;所述的語音情感識別網絡包括特征提取器、關鍵特征選擇子網和識別子網:所述的特征提取器使用卷積神經網絡CNN結合雙向長短記憶網絡BILSTM作為特征提取器進一步提取語音信號的特征;經過特征提取器,卷積神經將語音特征中進行降維處理,長短記憶網絡使得語音信號特征具有連續性,最后生成新的關鍵特征,輸出的特征表示為H={h1,h2,…,hL};所述的關鍵特征選擇子網根據特征提取器所提取出的語音特征,進一步選取出語音特征中具有關鍵信息量的特征,即具有關鍵特征的區域;關鍵特征選擇子網的輸入為特征提取器所生成的降維特征,對這些特征,采用了ATTENTION注意力機制網絡,對語音情感特征的重要性進行打分,將重點聚焦與語音情感特征突出的部分,選擇出具有關鍵信息量的特征,如公式1所示: 其中K、Q、V分別代表輸入特征的關鍵特征、查詢值和當前關鍵特征的權重數值;第一步計算每個查詢值和各個關鍵特征的相關性得到對應的權重系數,表示為Si;第二步使用Softmax函數進行歸一化處理,其中Lx代表特征數據的長度,如公式2所示; 第三步,將權重系數和對應的當前關鍵特征的權重數值進行加權求和,從而得到最后的注意力數值,如公式3所示; 評估子網進行語音情感評估;對于輸入的語音信號,特征提取器提取出語音信號的特征,關鍵特征選擇子網選出語音信號具有突出情感信息量的關鍵特征;通過特征提取器提取出語音特征,經過兩層全連接層和softmax層,得到最終的語音情感分類結果;步驟3:獲得語音情感評估結果;在進行語音情感分析時,將語音情感分成生氣,悲傷,高興,害怕,中性,厭惡和無聊,共7種情感類型;待評估的語音信號輸入到語音情感識別網絡后,會輸出其對應的情感類型,情感類型的范圍在所述7種情感類型之間。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學,其通訊地址為:310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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