基于深度神经网络的语音情感识别及性格分析

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文章基于深度神经网络的语音情感识别及性格分析研究。首先,简要介绍了语音情感识别和相关工作。从深度学习的角度出发,在研究了相关的神经网络结构之后,构建了卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型,提取语音特征梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC),实现了语音情感的识别。该模型的训练和测试使用了CASIA汉语数据库,该数据集包含7200种语音,被广泛用于汉语语音识别的研究。实验结果得到模型对该数据集具有较好的识别功能。同时对实验采集的自然语音数据库进行了测
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