公开(公告)号：CN111048117A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911232409.5

申请日：2019-12-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周晓彦 ,  陈秀珍 ,  张艳艳 ,  徐华南 ,  沈锦叶

IPC: G10L25/63 ,  G06K9/62 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明公开了一种基于目标适应子空间学习的跨库语音情感识别方法。首先，分别提取源数据库和目标数据库中语音样本的特征；其次，采用提取到的特征训练目标适应子空间学习模型，该模型的目标在于寻找一个投影空间使得目标数据库中的语音样本能够被源数据库中的语音样本表示，同时通过学习投影矩阵来预测目标数据库中语音样本的情感种类并减小源域与目标域之间的特征分布差异；最后，对训练好的模型进行测试并得到最终的语音情感识别结果。本发明提出的目标适应子空间学习模型可以有效减小不同数据库之间的特征分布差异。

公开(公告)号：CN111048117B

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN201911232409.5

申请日：2019-12-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周晓彦 ,  陈秀珍 ,  张艳艳 ,  徐华南 ,  沈锦叶

IPC: G10L25/63 ,  G06K9/62 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明公开了一种基于目标适应子空间学习的跨库语音情感识别方法。首先，分别提取源数据库和目标数据库中语音样本的特征；其次，采用提取到的特征训练目标适应子空间学习模型，该模型的目标在于寻找一个投影空间使得目标数据库中的语音样本能够被源数据库中的语音样本表示，同时通过学习投影矩阵来预测目标数据库中语音样本的情感种类并减小源域与目标域之间的特征分布差异；最后，对训练好的模型进行测试并得到最终的语音情感识别结果。本发明提出的目标适应子空间学习模型可以有效减小不同数据库之间的特征分布差异。