一种基于神经网络的语音情感识别方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的语音情感识别方法，首先将目标语音信号分类为高兴、悲伤、中性以及生气四类情感，再提取语音信号的基于滤波器组的特征，然后将特征分别送入所述卷积神经网络和所述时延神经网络来自动提取情感特征，使用归一化指数函数分类器得到属于每一类情感的概率值，选取最大概率值对应的情感作为该段语音的情感类别；再将所述目标语音信号识别为文本，送入双向编码器预训练模型获取文本情感类别，融合以上三种模型后获得最终情感类别，解决了现有技术中模型融合以及多模态情感识别训练困难，准确率提升不大的问题。