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Enhancing Speech Emotion Recognition through Segmental Average Pooling of Self-Supervised Learning Features
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内容提要
本研究提出了一种分段平均池化（SAP）方法，旨在解决语音情感识别中非语音段导致的特征信息稀释问题。通过选择性关注语音段，该方法显著提升了英语和韩语数据集上的识别性能。
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关键要点
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本研究提出了一种分段平均池化（SAP）方法，旨在解决语音情感识别中非语音段导致的特征信息稀释问题。
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该方法通过选择性关注语音段，显著提升了语音情感识别的性能。
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实验结果表明，分段平均池化方法在英语和韩语数据集上均达到了最佳效果。
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