技术总结
本发明公开了一种语音情感识别方法，包括步骤：1)将语音信号转换成语谱图作为原始输入；2)训练深度卷积神经网络来自动提取情感特征；3)针对每一类情感训练一个栈式自编码器并融合所有栈式自编码器自动构造出情感模糊集的隶属函数；4)对步骤2)中得到的特征使用步骤3)中的模糊优化理论进行特征优化；5)使用Softmax分类器进行情感分类识别。本发明方法考虑了语音情感信息的抽象模糊性质，对提取后的情感特征进行选择性的模糊优化来提升特征的显著性，并使用深度神经网络逐层训练的思路来自动构造模糊理论中的模糊隶属函数，解决了模糊理论中合适的隶属函数难以选择和确定的问题。
技术研发人员：徐健成;肖南峰
受保护的技术使用者：华南理工大学
文档号码：201710013686
技术研发日：2017.01.09
技术公布日：2017.06.13