老年人语音情感识别模型建立图

这张图展示了一个老年人语音情感识别模型的建立过程。首先，收集了大量的老年人语音数据，包括各种情绪状态下的语音样本。然后，对这些数据进行了预处理，包括去噪、标准化等步骤，以提高模型的准确性。接下来，使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM），对预处理后的数据进行训练，以提取语音中的情感特征。最后，通过评估模型在测试集上的性能，可以得出模型的准确率、召回率等指标，以评估模型的效果。这个模型可以用于开发老年人情感识别的应用，帮助他们更好地理解和应对自己的情绪状态。