发明专利 已授权

一种基于transformer模型编码器的语音情感特征提取方法

📄 申请号:CN202011470115.9 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2020-12-14
公开号
CN112466326A
公开日
2021-03-09
申请人
江苏师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

人机交互, 智能客服, 语音助手, 情感计算, 智能安防

摘要

本发明公开一种基于transformer模型编码器的语音情感特征提取方法,适用于人工智能和语音情感识别领域。首先利用sincnet滤波器从原始语音波形中提取低级语音情感特征,然后利用多层transformer模型编码器对低级语音情感特征进一步学习;其中改进后的transformer模型编码器为常规transformer模型编码器前添加一层sincnet滤波器,即一组具有带通滤波器的参数化sinc函数,利用sincnet滤波器完成语音原始波形信号的低级特征提取工作,并使网络更好的捕捉重要的窄带情感特征,从而获得更深层次包含全局上下文信息的帧级情感特征。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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