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多教师语言感知知识蒸馏：提升多语种语音情绪识别的新方法

语音情绪识别（Speech Emotion Recognition, SER）是人机交互中的一项关键技术。它让机器能够“听懂”人类的情绪，从而做出更人性化、更智能的反应。随着人工智能的发展，单语种SER已经取得了不错的进展，但如何构建一个能够识别多种语言情绪的通用模型，依然是一个挑战。

今天我们要介绍的这项研究，来自2025年Interspeech会议的一篇论文，题为《Multi-Teacher Language-Aware Knowledge Distillation for Multilingual Speech Emotion Recognition》。研究团队来自芬兰阿尔托大学，他们提出了一种全新的“多教师语言感知知识蒸馏”方法，成功提升了英语、芬兰语和法语三种语言的语音情绪识别效果。

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一、语音情绪识别为何重要？

语音情绪识别的核心目标是让机器能够从人的说话声中识别出情绪状态，比如开心、愤怒、悲伤、中性等。这项技术在心理健康监测、智能客服、语音助手、教育系统等领域都有广泛应用。

比如，通过分析用户的语音情绪，智能客服可以判断用户是否焦虑或不满，从而调整服务策略；在心理健康领域，语音情绪识别可以帮助医生早期发现抑郁或焦虑症状。

然而，语音情绪识别并不简单。不同语言的语音特征差异很大，即使是同一种情绪，在英语和汉语中的