10.19665/j.issn1001-2400.2019.05.004
情感维度下的深度情感关联模型
鉴于现有的情感模型只是从空间上对情感状态进行划分,忽略了情感之间的相互作用问题,建立了一种将多层限制玻尔兹曼机和情感关联认知网络相结合的深度情感关联模型.该模型将多层限制玻尔兹曼机训练得到的权值作为关联认知网络输入输出之间的权值,以三维情感模型中情感空间距离的倒数作为情感类别之间的关联度,通过训练关联认知网络得到最终的情感分类结果.选用TYUT1.0和CASIA情感语音库中的"高兴""生气"和"中性"三种基本情感作为数据来源,分别采用深度信念网络和深度情感关联模型进行实验对比.实验结果显示,所构建的深度情感关联模型比深度信念网络的平均识别率最高高出6.06％,该模型得到了较好的识别结果.结果表明,深度情感关联模型在语音情感识别上有较强的优越性和普适性,可以很好地反映情感之间的相互作用.
限制玻尔兹曼机、关联认知网络、深度情感关联模型、情感识别
46
TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61371193
2019-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
24-30
