基于Mel语谱图特征及SSA-TFSCNet语音情感识别方法及系统

本发明公开了基于Mel语谱图特征及SSA‑TFSCNet的语音情感识别方法及系统，方法如下：S1.将音频信号提取为一维时序信号并进行预处理，得到每个音频对应的Mel语谱图，划分成训练集和验证集；S2.构建基础网络TFSC的基本框架，结合双重注意力机制，搭建可变参数的TFSCNet模型；S3.将训练集和TFSCNet模型输入SSA算法进行训练，并设置利用SSA算法寻参时TFSCNet模型的参数范围，利用验证集进行验证，通过SSA算法获得TFSCNet模型的最优参数；S4.将SSA算法寻得的最优参数应用于TFSCNet模型中，得到参数固定的TFSCNet模型；S5.将训练集数据输入TFSCNet模型进行训练，并用验证集进行验证，若符合验证条件的，停止训练，保存最佳模型；S6.将待测试语音信号进行处理生成Mel语谱图后，输入最佳模型，得到预测情感。