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通过数据蒸馏打破语音情感识别的资源壁垒

在人工智能与语音处理领域，语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）一直是研究的热点。随着物联网（IoT）设备的普及，如何在资源受限的边缘设备上实现高效、准确的情感识别成为新的挑战。2025年Interspeech会议上，来自帝国理工学院、不来梅大学、北京理工大学等机构的研究人员提出了一种基于数据蒸馏的语音情感识别框架，成功解决了边缘设备上的资源限制和隐私保护问题。

本文将对这篇论文进行详细解读，帮助初学者理解其核心思想、技术实现和实际应用价值。

原文链接：https://www.isca-archive.org/interspeech_2025/chang25d_interspeech.html

一、什么是语音情感识别？

语音情感识别（SER）是指通过分析语音信号，自动判断说话人情绪状态的技术。例如，系统可以识别出说话人是否“开心”、“悲伤”、“愤怒”或“恐惧”等。这项技术在智能客服、游戏互动、健康监测等领域有广泛应用。

传统上，SER依赖于大量语音数据和复杂的深度学习模型进行训练。然而，随着IoT设备（如智能音箱、可穿戴设备）的普及，这些设备往往计算能力有限、内存资源紧张，导致传统模型难以部署。此外，语音数据通常包含敏感信息，存在隐私泄露风险