基于AI的语音情绪识别模型的训练方法

本发明公开了基于AI的语音情绪识别模型的训练方法；包括如下步骤：S1、收集大量的数据信息；S2、对采集的情绪语音识别数据集进行预处理；S3、对采集的情绪语音识别数据集进行转换成声谱图；S4、通过卷积神经网络提取声谱图中的特征；S5、将不同情感状态的能量信息进行存储；S6、对模型进行评估处理；本发明通过STFT获得的2D矩阵，结合计算得到的能量、幅度值或者相对位置进行建立声谱图；通过卷积神经网络从声谱图中提取局部特征，将情绪语音识别数据集、标签、特征集合和能量信息值的范围值形成情感状态的能量信息模板库；混合矩阵测试的精确率、召回率和F1分数，更全面地衡量模型性能，实现对识别模型进行评估。