基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统

本发明公开了一种基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统，涉及语音信号处理技术领域，包括：获取语音信号并进行预处理，使用情感分类器中的WavLM预训练模型从预处理后的语音信号中提取WavLM特征；将提取的WavLM特征分别送入情感编码器、对抗音素分类器和对抗说话人分类器，通过双重对抗学习去除待识别语音信号中的说话人信息及内容信息，通过情感分类器获取待识别语音信号的情感类别。本发明通过对说话人分类器和音素分类器分别进行对抗学习，去除语音信号中的说话人信息和内容信息，从而提取只包含情感信息的特征用于语音情感识别，有效的提高了语音情感识别的准确率。

《基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统》是一发明专利，专利号为 2025101430575，当前法律状态为已下证，由华南师范大学提出申请，发明人为黄锴;曾碧卿;杨继臣，申请日期为2025-02-10，公开（公告）日期为2025-10-03，国际专利分类号（IPC）为 G10L15/02(2006.01)I;G10L15/07(2013.01)I;G10L15/16(2006.01)I;G10L25/63(2013.01)I;G06N3/094(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：AI人工智能、深度学习、计算机软件开发、软件算法、自然语言处理、信息技术、大数据、语音识别、人机交互、语音分析、智能客服、语音助手、对话系统、AI客服、电子商务、自动回复、语音信号、机器学习。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双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统，涉及语音信号处理技术领域，包括：获取语音信号并进行预处理，使用情感分类器中的WavLM预训练模型从预处理后的语音信号中提取WavLM特征；将提取的WavLM特征分别送入情感编码器、对抗音素分类器和对抗说话人分类器，通过双重对抗学习去除待识别语音信号中的说话人信息及内容信息，通过情感分类器获取待识别语音信号的情感类别。本发明通过对说话人分类器和音素分类器分别进行对抗学习，去除语音信号中的说话人信息和内容信息，从而提取只包含情感信息的特征用于语音情感识别，有效的提高了语音情感识别的准确率。

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