基于域不变的小样本语音情感识别方法

本发明公开了一种基于域不变的小样本语音情感识别方法，包括如下步骤从数据库提取具有时序信息的语音特征；建立LSTM模型，确定待训练的参数及初值；通过多任务学习同时进行情感识别与数据库分类，采用交叉熵结合加权系数，建立损失函数；在数据库分类任务的梯度更新中采取梯度取反的对抗学习方法；在梯度反向传播过程中，按各数据库样本比例对共享层进行梯度加权，得到最终的梯度公式；得到训练好的网络参数值；用预训练好的共享层参数来初始化新的模型，并在未知数据集上重训练，然后用重训练的模型对小样本测试集进行测试验证。本发明利用已知的情感数据集为未知小样本数据提供预训练，提高未知小样本数据库的情感识别性能。