多粒度特征融合的维度语音情感识别方法

主要内容：针对传统维度语音情感识别系统采用全局统计特征造成韵律学细节信息丢失以及特征演化规律缺失的问题，提出了一种基于不同时间单元的多粒度特征提取方法，提取短时帧粒度、中时段粒度和长时窗粒度特征，并提出了一种可以融合多粒度特征的基于认知机理的循环神经网络CIRNN，使用不同时间单元的特征参与网络训练，实现多层级信息融合。本文在VAM维度语料库上进行实验，得到平均相关系数0.66，优于传统的ANN和

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