基于PAD模型的级联分类情感语音识别

针对声学特征(韵律特征和MFCC特征)对情感语音的分类识别性能不理想的问题,提出了一种将声学特征与情感语音PAD数据相结合的级联分类方法用于情感语音识别。首先提取情感语音的声学特征,对特征分别单独识别与组合识别,对比建立最优特征集合。然后将声学特征组合与情感语音PAD数据相结合,分两步逐级地判断出输入语音所属的情感类型。该方法在TYUT2.0情感语音数据库上得到了较好的结果,情感分类识别率相较于传统声学特征的分类识别率提高了15.4%.     

特征组合的中文音乐情感识别研究

音乐情感识别是音乐检索的一个重要组成部分.基于音乐声学特征分析,尝试提取代表音乐声学特性的时域、频域、倒谱域的各种特征,并利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对中文音频进行情感分类,以研究不同特征组合在音乐情感分类上的效果.通过对比各种不同特征组合的音乐情感识别效果,发现由4个时域特征、频谱、幅度谱和相位谱组成的音乐特征对中文音乐情感分类的效果良好.     

FCNN深度学习模型及其在动物语音识别中的应用

为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN: Fully Convolutional Neural Network),用于语音的自动识别.利用全连接算法提取更多的组合特征,稀疏连接算法筛选重要特征可加快收敛速度.同时给出了具体的模型结构及算法流程,并进行了动物语音识别实验.实验结果表明,该全卷积神经网络深度学习算法是一种语音自动识别的有效方法,解决了蛙声识别问题,为动物语音识别提供参考.     

基于核相关分析算法的情感识别模型

针对目前情感识别模型中存在的识别精度低、速度慢等问题,设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现状进行分析,找出导致识别精度低的原因;然后提取情感识别的特征,并通过核相关分析算法选择最优情感识别的特征子集,减少情感识别的特征向量数;最后选择高斯混合模型对情感识别的训练集进行建模,并通过具体情感数据集进行仿真实验.实验结果表明,核相关分析算法可有效去除情感识别的不利特征,加快了情感识别速度,提高了情感识别的正确率.     

机器狗情感语音识别技术的研究

近年来随着国内人工智能技术的发展,对机器狗的研究日趋深入.情感在人类的感知、决策等过程扮演着重要角色,语音作为人类和机器狗重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息.如何使机器狗从语音中自动识别的主人情感状态受到人工智能领域研究者的关注.本文从语音情感识别所涉及的情感语音数据库、语音中的情感特征和语音情感识别算法几个重要问题出发,研究了情感语音机器狗的实现方法.     

求解复杂约束问题的基因表达式编程文法模型

基因表达式编程GEP是进化计算算法家族的新成员.GEP富有特色的个体编码能很方便地表达和解决一批NP问题. 但基本GEP难以表达和求解复杂约束. 主要工作包括:(1) 提出了GEP的上下文无关文法模型gepGram; (2) 从理论上证明了gepGram的表达能力和含单个非终结符的上下文无关文法相同; (3) 给出了gepGram文法可描述约束问题的GEP求解算法, 算法与基因长度具有线性伸缩性; (4) 实验证明了本文提出算法具有较高的效率,当基因长度为106时,解码仅需0.4 s.     

基于情感的家庭音乐相册自动生成研究

随着互联网以及社交网络的发展,电子相册逐渐成为应用广泛的基础服务之一,而如何提高相册的用户体验变得尤为重要.本文提出基于情感的家庭音乐相册自动生成研究,旨在解决为用户喜爱的音乐自动推荐与其情感表达相近的相册图片问题.本文从音乐和图像蕴含的情感出发,音乐上选取梅尔频率频谱系数(MFCC)和相关谱感知线性预测(RASTA-PLP)特征,图像上选取比较直观的颜色特征.在算法上使用了核化典型相关分析(KCCA)方法,该算法解决了图像特征与音乐特征之间异构和跨模态的特征融合问题,实现了音乐相册的自动生成.在实验中,客观评测结果表明,采用KCCA方法在查准率方面高于纯CCA方法;在主观评测中KCCA获得69.45%的满意度,与人工推荐的评价结果(78.09%)比较接近,高于随机推荐和CCA方法的满意度.     

基于模拟退火的基因改进型GEP算法

基因表达式编程具有强大的函数挖掘能力,有助于在实验数据上提炼数学模型、揭示事物本质规律.尽管标准GEP算法通过改进遗传操作在一定程度上克服了早熟现象,但在解决实际问题中仍常表现出算法的不稳定;此外,标准GEP算法挖掘出的函数表达式往往冗长,可解释性差.针对这些问题本文做了如下工作:(1)对标准GEP算法的基因进行了新的定义,改进了标准GEP算法的基因构成,提高了GEP算法的通用性;(2)将模拟退火引入到标准GEP算法的选择算子中,提出了基于模拟退火的基因改进型基因表达式编程算法(RG-GEP-SA);(3)实验表明,RG-GEPSA算法比标准GEP算法具有更高的稳定性,RG-GEPSA算法比标准GEP算法成功率提高了11%,挖掘出的函数表达式更具有可解释性.     

基于心率变异性特征和PCA-SVR的PAD维度情感预测分析

对于PAD （pleasure：愉悦度；arousal：唤醒度；dominance：优势度）维度情感预测和分析中的数值预测问题，结合心率变异性（heart rate variability，HRV）特点，提出了基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和支持向量回归（support vector regression，SVR）的PAD维度情感预测模型（PCA-SVR）。通过柔性离子传感器以音乐和视频的诱导方式采集了12名志愿者在放松和焦虑两种情感状态下的心率和心率间期数据，利用PAD量表进行标注，通过均值和方差计算等统计方法、Welch功率谱、Poincaré散点图等分别提取HRV的时域、频域和非线性特征，然后利用PCA模型对HRV特征降维，最后利用降维后的HRV特征作为SVR模型的输入特征进行训练和预测。实验结果表明，结合HRV特征的PCA-SVR模型在PAD的3个维度上均有良好的预测效果，其平均一致性相关系数达到了0.51。同时对比了SVR、极限学习机（extreme learning machine，ELM）和基于PCA的ELM这3种预测方法，结果显示所提方法相对于以上3种方法在一致性相关系数上分别提升了0.14、0.10和0.04，表明该方法能够细致地划分情感，结合可穿戴设备，在情感识别和分析方面有一定补充作用，为在日常生活中针对情感的识别和预测带来了可能。     

人脸表情识别综述

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题,人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快,但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立.人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测(定位)、脸部表情特征提取和人脸表情的情感分类.目前上述环节上均取得了重要进展.本文就这三方面分别进行了分类总结。