基于深度学习的的语音情感识别算法

### 基于深度学习的语音情感识别算法 #### 卷积神经网络 (CNN) 卷积神经网络因其能够自动提取局部特征的能力，在语音情感识别领域得到了广泛应用。通过多层卷积操作，可以捕捉音频数据中的复杂模式。对于一维时间序列数据（如语音），通常采用一维卷积核来处理梅尔频谱图或其他形式的时间-频率表示[^3]。 ```python import torch.nn as nn class CNNEmotionRecognizer(nn.Module): def __init__(self): super(CNNEmotionRecognizer, self).__init__() self.conv1d_layer = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2)) self.fc_layer = nn.Linear(64 * ((input_length - 4) // 2), num_classes) def forward(self, x): out = self.conv1d_layer(x) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc_layer(out) return out ``` #### 长短期记忆网络 (LSTM) 由于语音信号本质上是一个随时间变化的过程，因此循环神经网络特别是其变体——长短期记忆网络非常适合用于建模这种顺序特性。LSTMs能有效缓解传统RNN训练过程中遇到的梯度消失问题，并且擅长捕捉长时间间隔内的依赖关系。 ```python import torch.nn as nn class LSTMEmotionRecognizer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim): super(LSTMEmotionRecognizer, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.layer_dim = layer_dim self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() c0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() out, _ = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` #### 结合空间-频率-时间三重信息的方法 为了克服现有模型无法充分整合EEG信号的空间-频率-时间三个不同域特征这一局限性，有研究尝试构建融合这三个维度特性的新型架构。例如，可以通过先分别对各单个域应用特定类型的滤波器组，再利用注意力机制加权组合得到最终表征向量。 #### 远程依赖增强技术 针对远距离上下文关联较弱的问题，引入自注意(Self-Attention)结构或Transformer类模型可能有助于提升整体表现力。这类方法允许任意位置之间的直接交互，理论上可实现无限范围的信息传递。