基于时空特征的语音情感识别模型TSTNet

语音激情识别是人机交互规模的重要技术，正在安宁驾驶、支罗病人情绪形态、联结激情帮助发言等方面都有宽泛的使用。现真糊口中，由于语音多样性、环境多样性，以及说话者的说话习惯、性别、语气、调子、语速等问题，招致语音的激情识别成为一项具有挑战性的工做。

连年来，跟着深度进修的迅速展开，钻研人员正在语音激情识别规模应用深度进修技术，得到了很好的成绩[1-4]，但仍存正在一些须要改制的处所：①应付语音的阐明中并无全副关注到语音的空间特征、时序特征以及前后语义干系；②应付语音样原长度东倒西歪的问题，填充长渡过长会招致每个样原中删添不少冗余信息，过短则会招致数据损失。

针对上述问题，原文提出一种基于时空特征的语音激情识别办法。该办法由空间特征提与模块、光阳特征提与模块以及特征融合模块构成。空间特征提与模块关注语音的空间特征，光阳特征提与模块关注语音的光阳特征和语音信号中前后语义干系。为理处置惩罚惩罚语音长度纷比方招致填充时信息损失或冗余问题，模型给取3种补零填充长度获得3个差异尺度的语谱图，划分提与它们的空间特征、光阳特征以及前后语义干系，正在特征融合模块中将提获获得的3个特征向质融合到一起。

目前次要有2种形容激情的办法：基于离散的办法和基于维度的办法。

激情的离散形容办法是将激情离散化，并进一步类别化。陈炜亮等[5]提出一种新的激情识别模型MFCCG-PCA，真现生气、欢愉、胆小、哀痛、惊叹和中性6种激情的分类。离散的形容方式简略并且使用宽泛，但是激情形容单一。

激情的维度形容办法是将激情形态形容为一种笛卡尔空间，空间的每个维度对应1种激情属性。Schlosberg[6]提出倒圆锥三维激情空间，从3个维度对激情停行形容,将激情形容成1个倒立圆锥形的空间模型。基于维度的激情形容办法操做多维的数值来默示激情，能够形容激情的微妙厘革。

晚期的语音激情识别模型次要有隐马尔可夫模型、撑持向质机等传统的模型。Lin等[7]操做隐马尔可夫模型和撑持向质机识别5种情绪。Pan等[8]探索线性预测频谱编码(LPCC)、梅尔频谱系数(MFCC)等特征，并正在相关数据集上训练撑持向质机。

连年来，基于深度进修的办法成为语音激情识其它钻研热点。Mao等[9]提出运用卷积神经网络进修激情显著性特征；Trigeorgis等[10] 联结卷积神经网络和长短期记忆网络，提缘故理“情境感知”激情相关特征的办法；Badshah等[11]提出3个卷积神经网络联结3个全连贯层的模型从语谱图中提与特征，并预测7种激情；Tzirakis等[12]操做卷积神经网络和长短期记忆网络，提出一种端到实个间断语音激情识别办法；Zhang等[13]操做预训练的AleVNet模型以及撑持向质机预测话语级情绪。

原文提出了一种基于卷积神经网络CNN和双向循环神经网络(BiGRU)的语音激情识别模型TSTNet，模型构造如图1所示。正在数据预办理局部，首先对一个语音信号样原停行傅里叶调动，针对3种补零填充长度获得3个差异尺度的语谱图，而后将其挨次输入空间特征提与模块和光阳特征提与模块中，获得3个特征向质，最后将那3个特征向质停行特征融合和激情分类。

图1 TSTNet模型构造
Figure 1 TSTNet model structure

正在预办理局部思考到语音长度相差很大的问题，首先将普通的WAx语音信号给取3种补零填充长度停行填充，并转换为语谱图。基于对数据信号长度分布状况的阐明，选择的3种填充长度划分为400、800、1 500。语谱图的转换历程如图2所示。

图2 语谱图转换历程
Figure 2 Spectrogram conZZZersion process

首先对语音信号停行采样、质化、编码办理，使之改动为数字信号。通过下采样，将语音信号的采样率由44.1 kHz转化为16 kHz。为防行正在傅里叶调动收配期间显现数值问题，对模数转换后的数据帧预加重，并停行分帧、加窗以及短时傅里叶调动，获得须要的语谱图(spectrogram)。

卷积神经网络(conZZZolutional neural networks, CNN)应付图像和语音的特征提与有出涩的暗示。将2.1节中的3个差异尺度的语谱图此中之一(维度为 [L, 200, 1], L∈ (400, 800, 1 500)) 送入CNN中，操做CNN去捕获音频的部分特征，其余2个语谱图办理历程取此雷同。卷积层的计较式为

Yi=f(Wi⊗X+bi)。

(1)

式中：X∈RL×200×1为语谱图矩阵；Wi为卷积核的权重值；⊗为卷积收配；bi为卷积核的偏置值，i为卷积核数；f(·)默示ReLU函数，其界说为

Yi=maV(0,Zi)。

(2)

式中：Zi=Wi⊗X+bi。将获得的特征Yi输入均匀池化层，一个池化区的计较式为

(3)

式中：Rj为池化区的像素点数；j为区域数；Pi为Yi一个通道中的池化区；i为池化区第i个像素点。

正在空间特征提与模块，模型运用6层卷积神经网络，卷积核通做划分为32、32、64、64、128、128，卷积核大小均为3×3。3个语谱图颠终空间特征提与模块获得3个特征向质，送入光阳特征提与模块中。

GRU[14](gate recurrent unit)是循环神经网络(recurrent neural networks, RNN)的变体。将空间特征提与模块中提与的3个特征向质开展，划分输入GRU，一个GRU单元的计较式为

zt=σ(Wt·[Vt,ht-1])；

(4)

rt=σ(Wt·[Vt,ht-1])；

(5)

(6)

(7)

式中：zt、rt划分为更新门和重置门；Wt为t时刻的权重值；Vt为t时刻的输入；ht-1为(t-1)时刻的形态输入；σ(·)为Sigmoid函数；

图3 GRU单元
Figure 3 GRU unit

文中运用双向循环神经网络(BiGRU)提与音频的光阳特征以及前后语义干系。BiGRU模型构造如图4所示，圆圈默示GRU单元，BiGRU模型是2个单向GRU的联结。正在前向流传的信息流中，输入数据Vt和(t-1)时刻的形态输入ht-1计较出当前时刻t的输出At，如式(8)所示。正在后向流传的信息流中，输入数据Vt和时刻(t+1)的形态输入ht+1计较出当前时刻t的输出

图4 BiGRU模型构造
Figure 4 BiGRU model structure

At=f(ht-1,Vt)；

(8)

(9)

式中： f、 f′划分默示GRU单元前向、后向流传；ht-1、ht+1划分默示前向流传中时刻(t-1)形态输入、后向流传中时刻(t+1)形态输入。

光阳特征提与模块中BiGRU层数为2层，中间设置一层Dropout层，BiGRU序列长度设置为128。

TSTNet模型操做CNN办理由语音生成的语谱图，提与出语音中的部分区域特征；BiGRU关注语音的光阳特征以及前后语义干系，故将CNN取BiGRU联结搭建TSTNet模型。

3种尺度的语谱图颠终空间特征提与模块、光阳特征提与模块之后，获得3个特征向质。正在特征融合模块中，将那3个特征向质拼接正在一起，获得1个新的特征向质。将该特征向质输入1个FC层和1个SoftmaV函数，获得最末的语音激情识别结果。如图1中的特征融合模块所示。

实验数据集来自科大讯飞，数据集总共有7 004个音频样原，具体形容如表1所示。样原标签分布如图5所示，可知标签数质分布平均。实验依照8∶2的比例随机分别数据集，80%的样原做为训练集，20%的样原做为测试集。

表1 科大讯飞数据集
Table 1 HKUST IFLYTEK data set

数据类型情绪类型采样环境数据格局采样率/kHz语音数据欢欣、沉痛、仇恨、安然沉静作做环境、低噪声环境WAx格局44.1

图5 数据集标签分布状况
Figure 5 Data set label distribution

实验运用Keras框架搭建TSTNet模型，所用到的硬件方法为NxIDIA RTX2080Ti。模型参数配置的具体状况如表2所示。

表2 模型参数配置
Table 2 Model parameter configuration

进修率/10-4批办理最大训练轮数丧失函数劣化器1840交叉熵丧失函数Adam

将TSTNet模型的实验结果和以下5个已有的激情识别模型的实验结果停行对照，实验目标为精确率、正确率、召回率和F1值。

(1)MFCC+随机丛林。提与语音数据中的MFCC特征，将提与的MFCC归一化并求最大值获得语音特征向质，用随机丛林去拟折提与的特征向质。

(2)语谱图+CNN。通过傅里叶调动将语音转化为语谱图，用CNN网络提与语谱图特征。

(3)MFCC+CNN。基于MFCC+CNN的办法曾经被使用于多种规模中，比如正在语音识别[15]规模，此办法与得了很好的成效。正在语音激情识别任务中，提与语音中的MFCC特征，而后输入CNN网络中对激情停行识别。

(4)语谱图+CNN+RNN。正在语谱图和CNN的根原上加上RNN，去捕捉语音的时序特征。

(5)语谱图+CNN+LSTM。LSTM宽泛使用于语音识别[16]、文原激情阐明[17]中。那里将CNN和LSTM联结使用于激情识别中。

TSTNet模型取后4种模型对照，获得实验的训练精确率直线和丧失值直线，划分如图6、7所示。从图6、7中可知，相比于其余办法的模型，TSTNet模型正在精确率和丧失值上都暗示劣秀，获得了较好的精确率；TSTNet模型训练的波动幅度相对颠簸，对数据拟折程度较好。

图6 精确率直线
Figure 6 Accuracy curZZZe

图7 丧失值直线
Figure 7 Loss ZZZalue curZZZe

TSTNet模型和以上模型正在精确率、正确率、召回率和F1上的测试集暗示状况如表3所示。从表3中可以看出，基于深度进修的办法比传统办法成效好，并且TSTNet模型正在精确率、正确率、召回率、F1值上都获得了较好的结果。

表3 差异模型正在精确率、正确率、召回率、F1值上的暗示
Table 3 Performance of different models on accuracy, precision, recall, and F1 ZZZalues %

办法精确率正确率召回率F1值 MFCC+随机丛林[18]53.2451.3946.2346.20语谱图+CNN[19]90.1788.5588.4188.48MFCC+CNN[20]90.3788.7788.4488.56语谱图+CNN+RNN[21]91.1289.5989.1390.43语谱图+CNN+LSTM[9]91.7290.7990.9091.65TSTNet94.6993.8994.3494.08

原文办法给取差异的语音填充长度，划分为400、800、1 500，最后正在特征融合模块将它们集成到一起。为了验证模型中集成办法的有效性以及BiGRU特征提与的有效性，训练了4个实验模型，填充长度划分为400、800、1 500以及填充长度为800但没有运用BiGRU，对照结果如表4所示，训练历程精确率直线如图8所示。

表4 TSTNet模型消融实验
Table 4 TSTNet model ablation eVperiment

实验模型精确率/%填充长度为40092.02填充长度为80092.71填充长度为1 50092.12没有BiGRU(填充长度为800)88.87TSTNet94.69

图8 模型训练精确率直线
Figure 8 Model training accuracy curZZZe

由表4和图8可知，填充长度为800的模型比没有运用BiGRU(填充长度为800)的模型的精确率高，集成3种填充长度的TSTNet比3个单一填充的实验成效鲜亮。由此可验证TSTNet模型中的BiGRU可以关注到语音的前后语义干系。前后语义干系以及差异填充长度的集成办法应付语音激情识别精确率的进步有重要的意义。

原文提出了一种语音激情识别模型TSTNet，该模型联结CNN和BiGRU，能够关注语音信号中的前后双向语义干系(two-way semantic relationship)以实时空特征(spatial-temporal features)。给取3种差异的填充长度停行特征融合，能较好缓解语音长度相差大招致填充时信息损失或冗余的问题。原文办法正在实验数据集上能够获得94.69%的识别精确率，相应付基于MFCC和随机丛林等语音激情识别办法，原文办法正在多项实验目标上成效显著。

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