13CNN+LSTM Architecture for Speech Emotion Recognition with Data Augmentation Edit social p

前言

原文地址—2018

一、文章内容

• 文章想法：

  • 使用CNN+RNN的结构进行特征的提取

• 输入数据：

  • 频谱图
  • 数据增强扩充平衡数据
  • 

• 文章模型：

• 训练方式

• 模型输出：

• 实验结果：
  
  

• 文章结论

二、文章总结

• 文章novel和优势：CNN+LSTM
• 同其他文章比较的劣势：结构复杂，卷积层描述不是很具体

三、相关代码

• 3D-CNN+LSTM