基于3D倒谱特征和注意力机制的CNN-BiLSTM语音情感识别

摘要

为了进一步提升语音情感特征的区别性,提出一种基于3D倒谱特征和注意力机制的语音情感识别方法。在提取典型特征MFCC的基础上,融合其一阶和二阶差分形成动态的3D倒谱特征矢量,然后利用卷积神经网络和双向长短期记忆网络搭建双向循环卷积神经网络(CNN-BiLSTM)进行长时建模,并利用注意力机制,进一步增强语音关键性情感特征的权重。实验结果表明,该方法能聚焦特征的有用信息,从而有效提高语音情感识别的准确率,在汉语情感语料库CASIA上的的准确率达到90.48%。