摘要
近年来，在语音情感识别领域，一种基于Transformer架构、使用频谱图图像而非原始音频数据的方法，相较于卷积神经网络（CNNs）表现出更高的识别准确率。视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）作为一种基于Transformer的模型，通过将输入图像划分为多个图像块（patches）进行处理，实现了较高的分类精度。然而，该方法存在一个关键问题：由于使用线性投影等嵌入层，导致图像中像素的位置信息在处理过程中丢失。为此，本文提出了一种新颖的基于ViT的语音情感识别方法，通过在输入图像中引入坐标信息进行拼接（coordinate information concatenation），有效保留了像素的空间位置信息。实验结果表明，该方法在CREMA-D数据集上的识别准确率相较当前最优方法显著提升至82.96%。研究结果证明，本文所提出的坐标信息拼接策略不仅适用于CNN模型，同样对Transformer架构具有显著的性能提升效果，具有广泛的应用潜力。