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TOOL · CL_235536 · Sep 4 · 04:00

新的SISER模型通过对抗性训练改进语音情感识别

研究人员开发了SISER，一种新颖的语音情感识别方法，解决了数据稀缺和说话人可变性问题。通过在对抗性训练框架中集成预训练的wav2vec 2.0模型进行特征提取和ECAPA-TDNN模型进行说话人判别，SISER旨在提高情感识别系统的泛化能力。在IEMOCAP数据库上的实验表明，SISER的准确率显著提高，达到60.63%，优于基线方法。