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针对语音情感识别中不同表征空间的信息利用不足问题,提出了一种多头注意力的双层长短时记忆模型,用于充分挖掘有效的情感信息.该模型以具有时序情感信息的帧级别特征作为输入值,利用长短时记忆模块学习时域特征,设计了特征注意力模块和时间多头注意力模块,对长短时记忆模块的逐层输出值、特征注意力模块输出值、时间多头注意力模块输出值进行融合.结果表明,相比传统的长短时记忆模型,所提方法在eENTERFACE和GEMEP两个数据集上的识别准确率分别提升了14.6%和10.5%,从而证明了其在语音情感识别任务中的有效性. 相似文献
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