基于图卷积神经网络的跨语料库情感识别方法

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的跨语料库情感识别方法，适用于语音情感识别领域使用。获取两个具有情感标签的音频数据库，两选取部分样本删除情感标签，对两个音频数据库的音频进行特征提取，得到多个情感特征组，建立图卷积神经网络模型，然后将GCN中每个节点与与之距离最近节点之间构成边，最终将节点和边连接构成一张新的图，音频定义为GCN的节点输入两层的图卷积神经网络，将有情感标签和无情感标签的音频放入图卷积神经网络进行训练，最终通过语音情感标签概率完成情感识别。其步骤简单，实现了跨多个数据库训练，有效提高训练后图卷积神经网络的准确率。

《基于图卷积神经网络的跨语料库情感识别方法》是一发明专利，专利号为 2021104277210，当前法律状态为已下证，由江苏师范大学提出申请，发明人为金赟;杨子秀;俞佳佳;戴妍妍;马勇;李世党，申请日期为2021-04-21，公开（公告）日期为2023-11-07，国际专利分类号（IPC）为 G10L 15/02 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：自然语言处理（NLP）和情感计算。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的跨语料库情感识别方法，适用于语音情感识别领域使用。获取两个具有情感标签的音频数据库，两选取部分样本删除情感标签，对两个音频数据库的音频进行特征提取，得到多个情感特征组，建立图卷积神经网络模型，然后将GCN中每个节点与与之距离最近节点之间构成边，最终将节点和边连接构成一张新的图，音频定义为GCN的节点输入两层的图卷积神经网络，将有情感标签和无情感标签的音频放入图卷积神经网络进行训练，最终通过语音情感标签概率完成情感识别。其步骤简单，实现了跨多个数据库训练，有效提高训练后图卷积神经网络的准确率。

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