基于多重不确定性的开放域语音情感识别技术分析
2025.07.27点击：
摘要：阐述针对语音情感处理领域少量数据无法处理开放域场景的情况,提出一种基于多重不确定性准则的开放域(ODSERBOMU)学习方法。该方法利用熵和置信度的不确定性对源数据和目标数据进行筛选,挖掘不同数据的可迁移信息,度量样本的可迁移性,并将其约束在公共空间内,用于实现不同数据的分布一致性学习及情感空间一致性学习。
关键词： 多重不确定性准则;语音情感识别;开放域;迁移学习;
基金资助： 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572021BH02)； 东北林业大学大学生创新创业训练项目(202310225535)；
专辑： 信息科技
专题： 电信技术
分类号： TN912.34
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