Reconocimiento de emociones en el habla basado en una red neuronal convolucional gráfica temporal-espacial aprendible
Autores: Yan, Jingjie; Li, Haihua; Xu, Fengfeng; Zhou, Xiaoyang; Liu, Ying; Yang, Yuan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Reconocimiento de emociones en el habla basado en una red neuronal convolucional gráfica temporal-espacial aprendible
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes neuronales convolucionales en grafos
Reconocimiento de emociones en el habla
Red neuronal convolucional en grafos aprendibles temporal-espaciales
Aprendizaje profundo
Características emocionales
Memoria a corto y largo plazo bidireccional.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El método de Redes Neuronales Convolucionales de Grafos (GCN) ha mostrado un excelente rendimiento en el campo del aprendizaje profundo, y el uso de grafos para representar datos de habla es un enfoque computacionalmente eficiente y escalable.
Descripción
El método de Redes Neuronales Convolucionales de Grafos (GCN) ha mostrado un excelente rendimiento en el campo del aprendizaje profundo, y el uso de grafos para representar datos de habla es un enfoque computacionalmente eficiente y escalable.