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關(guān)鍵詞：情感識(shí)別 聲學(xué)特征 韻律特征 文本特征 特征融合 

摘要：情感識(shí)別在人機(jī)交互中具有重要意義,為了提高情感識(shí)別準(zhǔn)確率,將語音與文本特征融合。語音特征采用了聲學(xué)特征和韻律特征,文本特征采用了基于情感詞典的詞袋特征(Bag-of-words,BoW)和N-gram模型。將語音與文本特征分別進(jìn)行特征層融合與決策層融合,比較它們?cè)贗EMOCAP四類情感識(shí)別的效果。實(shí)驗(yàn)表明,語音與文本特征融合比單一特征在情感識(shí)別中表現(xiàn)更好;決策層融合比在特征層融合識(shí)別效果好。且基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)分類器,語音與文本特征在決策層融合中不加權(quán)平均召回率(Unweighted average recall,UAR)達(dá)到了68.98%,超過了此前在IEMOCAP數(shù)據(jù)集上的最好結(jié)果。

數(shù)據(jù)采集與處理雜志要求:

{1}基金項(xiàng)目：如果論文是項(xiàng)目成果，請(qǐng)按“項(xiàng)目名稱（項(xiàng)目號(hào)）”的形式寫出。項(xiàng)目名稱與項(xiàng)目號(hào)兩者都要有。

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