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摘要
语音情感识别是目前广受关注的人机交互的手段，具有重要的意义。为了解决目前语音情感识别效率低、识别准确率差等问题，通过增强卷积神经网络的特征提取能力，提出了一种基于图卷积神经网络的语音情感分类模型，该模型可以在卷积层之间进行集成以增强提取的特征。将特征增强模块置于特征提取网络中，提取更密切的谱图相关特征，从而提高复合模型的分类精度。结果表明，该模型与单一模型相比，在IEMOCAP英文情感数据库上的识别精度提升了1.13%～1.51%,F1提升可以达到3左右，验证了模型的有效性。
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单位辽宁工业大学
