基于门控复归单位(GRU)和多头注意机制的语音情感识别模型

本研究提出了一种基于门控复归单位(GRU)和多头注意机制的语音情感识别模型。随着人工智能和情感计算的进步，该模型旨在分析语音信号中的情感信息，以识别说话者的情感状态，包括喜怒哀乐等各种情感表达。这一技术在情感智能、智能客服和人机交互等领域有着广阔的应用前景。本研究结合了GRU的时序信息处理能力和多头注意机制对重要特征的关注度提升，构建了一个有效且精确的语音情感识别模型。实验结果表明，此模型在IEMOCAP和Emo-DB数据集上分别实现了81.04%和94.93%的未加权准确率，相较于已有模型有显著提升。此外，该模型还展现出良好的泛化性能和可扩展性，为智能语音交互、情感计算等领域提供了可靠的技术支持。

在人工智能和情感计算快速发展的背景下，语音情感识别是指分析语音信号中的情感信息来识别说话者的情感状态，包括喜怒哀乐等多种表达方式。这种技术在情感智能、智能客服和人机交互等领域有着广泛的应用前景。情感分析是自然语言处理(NLP)中的重要任务，旨在让机器理解人类情感。由于语音是人们日常交流的主要方式，其中蕴含着丰富的情感信息。因此，语音情感识别(SER)系统被定义为处理和分类语音信号以侦测内在情感的一系列方法。从语音信号中提取关键的情感信息是语音处理领域备受关注的研究课题。

为了清晰理解语音中的情感变化，提取最相关的声学特征一直是语音情感识别研究中备受关注的课题。随着深度神经网络的应用，情感识别模型有了显著改进。本研究旨在结合门控复归单位(GRU)和多头注意机制，构建一种更加有效、精确的语音情感识别模型。通过引入GRU，可以充分考虑语音信号中的时序信息，而多头注意机制可以提高模型对重要特征的关注度，进一步提高语音情感识别的准确性和鲁棒性。

该研究旨在克服传统语音情感识别模型的局限性， 提高情感识别任务的性能， 为智能语音交互、情感计算等领域提供更加可靠、高效的技术支持。

GRU 是一种循环神经网络(RNN)的变体， 旨在克服普通RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题。

GRU通过引入更新门和重置门来控制信息的流动，更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系。相较于传统的RNN 结构，GRU 在语音情感识别等任务中得到了广泛应用，因为它具有更强的记忆和表征能力，并且能够更有效地学习时序数据中的特征。