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INTERSPEECH2020 语音情感分析论文总结一
InterSpeech2020 语音情感分析的第一部分，总共有三部分近25篇文章。第一部分包含近期读的8篇文章。时间仓促，有写错的或漏写的还请多多批评指正。
机器学习 语音合成
作者小头像 Tython 2021-03-31 15:00:35
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2021-03-31 15:00:35
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语音情感识别之手工特征深度学习方法
本文章主体基于PilgrimHui的论文笔记：《语音情感识别（三）手工特征+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
一句话识别 人工智能 语音交互服务
作者小头像 Tython 2020-04-13 15:49:15
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2020-04-13 15:49:15
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语音情感识别之声谱图卷积方法
本文章主体基于PilgrimHui的《论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
一句话识别 人工智能 语音交互服务
作者小头像 Tython 2020-04-13 15:39:34
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2020-04-13 15:39:34
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你听到的声音是模型听到的吗？一种增强声音分类模型鲁棒性的方法
对抗音频攻击是对音频信号添加轻微扰动，该扰动人耳不可感知的，但会使机器学习模型出现预测错误。对机器学习模型的欺骗将造成一定的安全隐患。在声音分类方向，基于CNN的模型（AlexNet/GoogLeNet）性能表现最优，但模型抗攻击能力较差。SVM模型性能比深度学习模型较差，但抗攻击能力较强。本文的研究基于SVM模型，目的是取得跟深度学习模型效果相近的同时具备更强的抗干扰能力。
云计算
作者小头像 Tython 2020-02-28 14:13:07
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2020-02-28 14:13:07
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基于文本和音频的情绪识别-Multi-hop Attention Mechanism
Yoon S, Byun S, Dey S, et al. Speech Emotion Recognition Using Multi-hop Attention Mechanism[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). ...
一句话识别 人工智能
作者小头像 Tython 2020-02-07 12:13:02
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2020-02-07 12:13:02
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SoundNet迁移学习-由声音分类到语音情感识别
ElShaer M E A, Wisdom S, Mishra T. Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech[J]. arXiv preprint arXiv:1902.02120, 2019. 一、思路1、SoundNet模型在视频数据中先预训练，视频任务可能是场景识别，可参考这篇...
一句话识别 迁移学习 人工智能
作者小头像 Tython 2020-02-07 11:58:33
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2020-02-07 11:58:33
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SoundNet-根据声音识别场景
作者从大量的来自现实环境中的非标注音频数据，来学习自然环境下的声音表示。得益于视频数据无处不在并且很容易大规模获取，利用图像和声音的一致性，可以对非标注视频进行学习。作者通过teacher-student的学习方式，将成熟的图像识别模型用于分类视频场景以及物品识别，然后将识别的结果和语音之间进行映射，联合学习到声音的类别及场景。该模型在声音/场景分类任务中取得了SOTA的成绩。
机器学习 人工智能
作者小头像 Tython 2020-02-07 11:46:48
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2020-02-07 11:46:48
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亚马逊智能音箱Alexia团队音频情感分析论文
传统的语音情绪识别模型是利用句子级（utterance-level）语音特征和相关情绪标签进行训练和预测。在该论文中，作者假设语音信号是由多个隐式因子决定的，例如情绪状态、年龄、性别以及说话的内容。为此，作者提出对抗自动编码机（Adversarial Autoencoder, AAE）来对隐式因子进行推测并对输入特征进行再表示。其中，对输入特征的再表示是作为一个辅助任务，来帮助语音的情绪识别。
一句话识别 人工智能
作者小头像 Tython 2020-02-07 11:32:09
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2020-02-07 11:32:09
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https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
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