基于卷积神经网络的语音情感识别深度学习方法：利用梅尔频谱

本研究解决了传统情感识别方法在实际应用中的不足，通过卷积神经网络（CNN）结合梅尔频谱图的创新方式进行语音情感分类。研究发现，该模型能够有效提取音频数据中的复杂模式，从而显著提升分类准确率，并可用于实时预测，具有在教育环境中应用的潜力。

本研究利用卷积神经网络（CNN）和梅尔频谱图，克服了传统情感识别方法的局限性，显著提高了语音情感分类的准确率，适合实时预测，具有教育应用潜力。

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