汉语语音情感识别中特征值的提取研究

随着计算机应用技术的飞速发展,人们越来越渴望计算机能更加人性化、更加智能化,对人机交互系统的要求不断提高,情感信息处理已成为提高人机交互能力的一个重要课题。本文主要研究了利用汉明窗及相关算法正确地区分愤怒、悲伤、高兴、平静这四种基本情感。     

基于基本情感特征的汉语语音识别方法的研究

由于计算机技术的飞速发展,人们对人机交互系统的要求不断提高,希望计算机能更加智能化、人性化,情感的信息处理已经成为提高人机交互能力的一个主要课题。本文主要研究了如何利用相关算法及汉明窗正确地区分悲伤、愤怒、平静、高兴这四种基本情感。     

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.     

基于MFCC的语音情感识别

情感语音中携带着丰富的信息,在人机交互领域有着广阔的应用.Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的.它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征,MFCC已经广泛地应用在语音识别领域.由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系,使得MFCC随着频率的提高,其计算精度随之下降.因此,在应用中常常只使用低频MFCC,而丢弃中高频MFCC.针对该问题进行了研究,修正了Hz-Mel非线性对应关系,提升了中高频系数的计算精度,并将其作为低频MFCC的补充,应用到语音情感识别中.实验证明,改进之后的算法与经典算法比较,在不同的特征组合上识别率都有不同程度的提高,从而证明了Mid MFCC特征计算方法的有效性.     

维度语音情感识别研究综述

维度语音情感识别是语音识别技术的重要研究方向,提取最能表达语音情感的特征码并构建具有模型泛化性和鲁棒性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。同时,其触及领域具备较强的多样性,心理学、模式识别以及认知科学等均属于其研究范围,而这些模块是其研究的重点,开展研究的目的主要是为了让机器具备人类情感,促使人机交互更加自然灵活。基于此,该文阐述了在情感心理学的研究基础上,分析情感语音数据库与数据标注,并对情感分类与回归加以探索,希望可以为维度语音情感识别提供新的思路。     

基于MF-DFA的语音情感识别

针对语音情感线性参数在刻画不同情感类型特征上的不足,将多重分形理论引人语音情感识别中．通过分析不同语音情感状态下的多重分形特征,提取多重分形谱参数和广义hurst指数作为新的语音情感特征参数,并结合传统语音声学特征,采用支持向量机SVM对其进行语音情感识别．试验结果表明,该方法可使系统的准确率和稳定性得到有效提高．非线...     

人机语音交互中的情感语音处理

选取三种典型的情感状态,通过对在不同情感状态下大量取样的语音样本的基频、能量、时长及相关韵律特征参数作统计分析,基于统计结果使用PCA方法进行情感状态识别实验,识别准确率达91.67%.结合情感识别结果,使用DTW算法通过模式匹配进行小词汇表的语音识别,提高语音识别正确率;给出输出语音韵律特征参数的调整方法,使人机语音交互得到更加人性化的改进.     

基于CGRU模型的语音情感识别研究与实现

语音情感识别是人机交互、情感计算中重要的研究方向.目前普遍使用深度神经网络用于语音情感特征的提取,但使用哪种神经网络模型、如何缓解模型过拟合问题还需进一步研究.针对这些问题,提出了一种结合一维卷积(CNN)以及门控循环单元(GRU)的CGRU模型,从原始语音信号的MFCC特征中提取语音的低阶以及高阶情感特征,并通过随机森林对其进行特征选择,在三种公用的情感语料库EMODB,SAVEE,RAVDESS上分别取得了79%,69%以及75%的识别精度.通过添加高斯噪声及改变速度等方法来增加样本量实现数据扩充,进一步提高了识别精度.通过在线识别系统验证了模型在实际环境中的可用性.     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。     

基于粗神经网络的语音情感识别

语音情感识别是从语音信号中提取一些有效的声学特征,然后利用智能计算或者识别的方法对话者的情感状态进行识别。介绍了国内外在该领域中关于语音情感数据库、特征提取、识别方法的研究现状。基于对该领域现状的了解,发现特征提取对识别率有着非常大的影响。录制了1050句语音,每句语音提取了30个特征,从而形成了一个1050×30的数据库。提出了用粗糙集理论中的信息一致性对数据库中的30个特征进行化简,最后得到了12个特征。用神经网络中的BP网络对话者的情感状态进行识别,最高识别率达到了84%。从实验结果发现不同的情感用不同的方法识别结果更好。     

面向情感变化检测的汉语情感语音数据库

该文介绍了面向普通话情感变化检测的情感语音数据库CESD。该数据库的语音以对话形式录制,包括男女声情感对话语音1 200段。以生气、着急、中性、愉悦、高兴为基本情感,共包含20种情感变化模式。除语音文件外,还包含带有静音段/有效语音段、情感类别、情感变化段、情感质量等内容的标注文件。为了使更多的研究人员可以使用该数据库,利用P raat工具提取出67维常用声学特征,作为特征文件一同存储在该数据库中。对该数据库进行主观评价和情感变化检测的结果表明:语音情感状态自然、情感变化真实,能够满足语音情感识别和语音情感变化检测研究的双重需求。     

基于双粒度模型的中文情感特征词提取研究

为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献度值。然后,将特征词在词语级、句子级这2种不同粒度情况下计算出的情感倾向性贡献度值有机结合起来,构造出基于双粒度模型的中文情感特征词提取模型。该提取方法考虑了特征词在词语级和句子级2个方面的情感倾向,使最终提取出的情感词的准确率得到了提高。实验表明,只要有一个全面的情感词典系统和一组准确恰当的种子词,提出的方法可以获得良好的准确率和召回率。     

语音情感信息可视化建模研究与探析

语音情感识别是情感计算领域的一个重要分支,研究者们尝试从多种角度对其展开不懈研究。本文从可视化的角度出发,提出了基于信息可视化的情感识别方法,原始语音情感特征经过图表示映射为包含内部数据结构信息的新型情感图特征,在一定程度上促进了语音情感识别系统的性能提高。另外,还将信息可视化技术应用到情感识别结果的表达上,实现情感信息的生动描述和高效表达。在信息可视化技术和语音情感识别研究充分融合的基础上,构建了一个完整的语音情感信息可视化模型,作为系统实现的基础。     

基于主分量分析的形状特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。     

Roles of computational auditory model in automatic speech recognition

The development of computational auditory modeling in the last 30 vears is reviewed, and its development in the com trig years is predicted .     

kPCA特征提取算法的自动目标识别

分析了主成分分析（PCA）与核主成分分析（kPCA）的基本原理,比较了两者在处理数据方面的性能,得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论．依据几何绕射理论（GTD）,通过Matlab仿真方法得到HRRP（高分辨距离像）数据,并以这些数据作为训练和测试样本,结合SVM分类方法,分别测试比较了基于4种不同核函数的分类识别性能,得出基于高斯核函数主成分分析的自动目标识别系统性能明显好于其他3种核函数的结论．     

基于深度神经网络的语音情感识别方法

语音情感识别是人机交互的重要方向,可广泛应用于人机交互和呼叫中心等领域,有很大应用价值。近年来,深度神经网络在识别情感方面取得了巨大成功,但现有方法对高层语音特征提取会丢失大量原始信息并且识别准确率不高,本文提出了一种新的语音情感识别方法,由卷积神经网络从原始信号中提取特征,并在其堆叠一个2层长短时记忆神经网络,最终识别准确率达到91.74%,本文方法显著优于基于EMO-DB数据集等其他方法。     

一种基于差别子空间的语音识别算法研究和实现

介绍了一种基于差别子空间的语音识别算法，并从最优标准和最优解的角度，在理论上论证了该算法与传统的DTW算法的优劣。然后用MATLAB实现了这两种算法，并进行了大量的孤立词语音识别实验，理论和实验表明，基于差别子空间的语音识别算法非常有效，识别率在多次训练时高于传统的DTW算法。     

基于改进KNN算法的语音情感识别系统

语音是人类表达情感的重要方式之一,语音中情感信息的识别已然成为人机交互不可或缺的组成部分,目前的语音情感识别技术存在一定的问题,如冗余大、识别率低等,故提出一种改进KNN识别算法。首先提取能够表征音频情感信息的特征参数,并通过优化算法对其进行筛选,然后对优化特征集运用所提算法进行识别验证。实验结果表明,笔者所提的识别算法能够用于基于语音信息的个体情绪识别状态。     

数字调制信号识别系统的DSP硬件实现

针对人工的信号识别设备不足,设计了基于DSP的数字调制信号识别系统．使用希尔伯特变换提取信号的瞬时信息,计算得到3个特征参数值,使用决策树分类器对信号进行分类．设计了用于通信信号识别的硬件系统,并制作了实际电路．在CCS软件环境下,使用c语言编程实现了调制信号自动识别算法．DSP硬件仿真结果表明,在信噪比不小于10dB时,系统平均识别正确率超过了98％．最后使用系统对信号发生器产生的调制信号进行了实时离线识别,实验结果表明,系统具有较好的识别正确率和实时性．