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為實現不同兒童情感需求狀態下幀級語音特征的有效獲取，建立一種基于改進長短時記憶（LSTM）網絡的兒童語音情感識別模型。釆用幀級語音特征代替傳統統計特征以保留原始語音中的時序關系，通過引人注意力機制將傳統遺忘門和輸人門轉換為注意力門，并根據自定義的深度策略計算得到深度注意力門，從而提高語音情感識別性能。實驗結果表明，在 Fau aibo兒童情感數據語料庫及嬰兒哭聲情感需求數據庫上，該模型在召回率和F1分數上相比基于傳統LSTM的識別模型分別提高了3.14%5.50%和184%、5.49%，在 CASIA中文情感數據庫上，其相比基于傳統LSTM和GRU的識別模型訓練時間更短童語音情感識別率更高。
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