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文件名称:基于自注意力机制的语音情感识别技术优化.pdf
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总页数:3 页
更新时间:2026-03-02
总字数:约8.94千字
文档摘要

语音技术一电声技赢

oiceTechnologyuaioEngineering

文献引用格式:缪悦.基于自注意力机制的语音情感识别技术优化[J].电声技术,2025,49(1):84-86.

MIAOY.Optimizationofspeechemotionrecognitiontechnologybasedonself-attentionmechanism[Jj.AudioEngineering,

2025,49(1):84-86.

中图分类号:TN912.34文献标识码:AD0l:10.16311/j.audioe.2025.01.025

基于自注意力机制的语音情感识别技术优化

缪悦

(云南广播电视台,云南昆明650500)

摘要:语音情感识别是通过分析和处理语音信号,识别出说话者的情感状态。随着人工智能技术的发展,自注意力机制逐渐

应用于语音情感识别领域。基于自注意力机制优化现有语音情感识别技术,提出一种自注意力机制方法,以提高识别精度和

健壮性。最后,通过实验验证了所提模型在多个公共数据集上的性能,并与现有主流方法进行了对比。实验结果表明,基于

自注意力机制的优化模型在情感识别的准确率、精确度、召回率等指标上均有显著提升。

关键词:自注意力机制;语音情感识别;人工智能

OptimizationofSpeechEmotionRecognitionTechnologyBasedonSelf-AttentionMechanism

MIAOYue

(YunnanMediaGroup,Kunming650500,China)

Abstract:Speechemotionrecognitionistoidentifythespeakersemotionalstatebyanalyzingandprocessingspeechsignals.With

thedevelopmentofartificialintelligencetechnology,self-attentionmechanismisgraduallyappliedtothefieldofspeechemotion

recognition.Basedontheself-attentionmechanism,theexistingspeechemotionrecognitiontechnologyisoptimized,andaself-

attentionmechanismmethodisproposedtoimprovetherecognitionaccuracyandrobustness.Finally,theperformanceoftheproposed

modelonseveralpublicdatasetsisverifiedbyexperimentsandcomparedwiththeexistingmainstreammethods.Theexperimental

resultsshowthattheoptimizationmodelbasedonself-attentionmechanismhassignificantlyimprovedtheaccuracy,precisionand

recallrateofemotionrecognition.