《表2 TCNN_LSTM在Emo-DB下四分类情感的混淆矩阵》
使用相同数量的情感语句进行训练时,TCNN_LSTM在Emo-DB和CASIA两种数据库下四分类的情感混淆矩阵如表2和表3所示。结果表明,在不同数据库下,四分类的平均情感识别率分别为92.5%和93.1%,结果相差为0.6%,说明本文结构对不同语言发出的声音信号进行情感特征提取时,有较好的适应性。除此之外,本文训练网络时,数据库较小,但该模型对“生气”的识别率均达到95%以上,说明该网络在提取和训练“生气”的情感特征时效果较好;而“害怕”的识别率有所下降,说明网络没有充分学习到该情感的特征,需要更多的训练数据,但在本文实验条件下,该结果符合预期。
图表编号 | XD00150492600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.05 |
作者 | 梁晓鸽、赵风海 |
绘制单位 | 南开大学电子信息与光学工程学院、南开大学电子信息与光学工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |