摘要
本发明提供一种基于生成对抗的歌曲情绪识别方法及装置,属于人工智能技术领域,把原始的歌曲音频输入到生成器产生扰动幅度和扰动位置,将扰动幅度与扰动位置相乘来计算出稀疏扰动,把稀疏扰动添加到原始歌曲音频样本中创建出对抗音频样本,设置威胁歌曲情感识别模型,用于指导生成器网络训练生成特定的对抗性扰动,以攻击特定的语音情感识别模型,设置损失函数来平衡攻击强度、稀疏性和量化误差。通过添加最小化的扰动来有效减少引入偏差并欺骗语音情感识别模型,同时保持扰动的稀疏性和可迁移性,基于生成器的方法专注于学习训练数据的分布,从而产生更多可迁移的稀疏波动,避免偏差的引入,节省大量的学习训练时间。
技术关键词
情绪识别方法
语音情感识别模型
情绪识别模型
对抗性
上采样
生成器网络
音频
歌曲情感类别
量化误差
采样模块
样本
阶段
人工智能技术
参数
强度
模式
偏差
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