解耦知識蒸餾優(yōu)化的域自適應(yīng)跨庫情感識別

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摘  要： 減小域間差異和加強(qiáng)特征情感表達(dá)是解決跨庫語音情感識別任務(wù)的兩個(gè)主要問題，但少有研究同時(shí)考慮到上述問題，為此，提出一種基于解耦知識蒸餾策略優(yōu)化的域自適應(yīng)跨庫語音情感識別算法。在域自適應(yīng)算法中引入解耦知識蒸餾（DKD）策略，提高特征提取器獲取具有顯著情感信息的域不變特征的能力；并提出一個(gè)時(shí)頻域自校正卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TFSC?CNN），融合不同感受域的特征細(xì)節(jié)，豐富特征中的情感信息，作為教師模型，指導(dǎo)特征提取器的訓(xùn)練過程；最后，使用優(yōu)化后的特征提取器進(jìn)行對抗訓(xùn)練，減小特征的域間差異，提升模型的泛化能力。（剩余14030字）