[发明专利]一种基于双深度网络的多模式情感信息融合与识别方法有效
| 申请号： | 202010000791.3 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111128242B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 韩志艳;王健 | 申请（专利权）人： | 渤海大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/30;G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 121013 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双深度网络的多模式情感信息融合与识别方法，涉及情感识别技术领域。本发明方法首先用深度信念网络从预处理后的语音情感信号中自动地提取出新的语音情感特征，用深度卷积神经网络从预处理后的面部表情信号中自动地提取出新的面部表情特征，然后将提取的新的语音情感特征和面部表情特征参数进行组合获得组合特征向量，再利用AdaBoost算法和类可靠度来获得最终识别结果，实现对人类基本情感进行识别。该方法充分发挥了深度学习算法和集成学习算法的优点，使整个情感信息的识别过程更加接近人类情感识别，从而提高了情感识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 模式 情感 信息 融合 识别 方法 | ||
【主权项】：
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