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.     

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.     

基于离散余弦包变换的语音压缩算法

提出了一种新的语音压缩算法，它通过对语音信号进行离散余弦包变换，然后舍弃所有小于某个阈值的变换系数，达到数据压缩的目的．给出了利用Wavelab工具箱在Matlab中进行这种语音压缩算法的仿真结果，结果表明：该算法具有计算速度快、数据压缩率高(达到11．54)等特点．     

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...     

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。     

基于子波变换的语音信号压缩

基于子波变换的多分辨分析特性 ,直接采用Mallat多层分解的低频系数进行语音信号压缩 ,并进行了计算机仿真 ,结果表明该方法是有效的、可行的 .     

基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别

提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替混合蛙跳算法的更新策略,有效平衡了种群的多样性和搜索的高效性.然后,将MD-CM-SFLA算法与BP神经网络相结合,设计出一种MD-CM-SFLA神经网络,并将其应用于耳语音情感识别中.耳语音情感识别结果表明,MD-CM-SFLA神经网络相对于BP神经网络具有明显的优势,在相同的测试条件下,其平均识别率较BP神经网络提高5.2％.由此表明,利用MD-CM-SFLA算法优化BP神经网络的参数,可以实现BP神经网络的快速收敛,获得较好的学习能力,从而为耳语音情感识别提供一种新思路.     

基于小波变换的语音信号的特征提取

本文将小波变换用于语音信号目标特征的提取,利用小波变换对语音目标进行小波包分解后提取各频带内的能量特征作为特征向量。实验表明,小波变换使信号的频率特征得到增强,且压缩了特征空间的维数,具有很好的语音信号分类效果。     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

基于SVR的非线性时间序列预测方法应用综述

基于支持向量回归(Support Vector Regression,简称SVR)的非线性时间序列预测是智能预测的重要前沿课题,在许多领域有着非常广泛的应用前景。文章介绍了SVR基本理论和方法,从金融、电力、交通、旅游等领域的典型应用对基于SVR的非线性时间序列预测进行了综述,分析了目前SVR在核函数、自由参数选择和输入数据处理方面存在的问题及其在应用领域进一步研究的方向。     

基于支持向量回归的增量学习算法

提出了一种基于支持向量回归的增量学习算法,该算法在增量学习中除了考虑原训练集中的支持向量(SVs)外,还考虑了非SVs与ε-带(-iεnsensitive zone)的边界距离较近的样本,并将这些样本与新的训练集一起训练.试验结果表明,与传统的支持向量机增量学习算法相比,此算法提高了训练精度;与经典的SVR相比,此算法大大节约了训练时间,是一种行之有效的增量学习算法.     

Estimate of error bounds in the improved support vector regression

An estimate of a generalization error bound of the improved support vector regression(SVR)is provided based on our previous work.The boundedness of the error of the improved SVR is proved when the algorithm is applied to the function approximation.     

基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析

将支持向量机回归技术引入隐式极限状态结构的非概率可靠性分析,基于未确知信息的分段均布描述模型,设计了训练样本抽取策略．为了统一样本尺度,根据分段均布模型与标准化区间均布模型的双射关系,将基本变量区域中的样本数据转化成标准区间变量域中的样本数据,保证了支持向量机训练的稳定性．给出了SVR预测模型算法,并实现了在标准化区间变量域中直接抽取训练、测试及预测样本,使得样本抽取和蒙特卡罗模拟计算更便于实现．通过算例对方法的精度和可行性进行了验证,结果表明：该方法可解决隐式极限状态结构的非概率可靠性分析问题,且应用简便．     

基于支持向量回归的圆锥螺纹检测

以支持向量回归为主要算法,讨论了圆锥螺纹各参数的图像检测方法。采用边缘保持滤波、二值变换等算法,对圆锥螺纹图像进行处理,获得牙形直线部分的像素表征,并以此构成训练集,进行支持向量回归,得到了螺纹牙形直线方程的亚像素表示,据此对锥螺纹的主要参数进行检测,大大降低了CCD的离散性和系统噪声对测量结果的影响。实验表明,本方法具有测量速度较快,测量精度较高的特点。     

波束形成算法指向误差时的稳健性研究

为有效克服期望信号方向存在指向误差而导致的阵列流形向量失配的问题,提出了一种基于支持向量回归机的波束形成方法.该方法在分析线性约束最小方差波束形成器的基础上,将支持向量机的损失函数引入到线性约束最小方差波束形成器的最优化问题中,从而使基于结构风险最小化原理的支持向量回归机算法与波束形成算法相结合.通过MATLAB仿真实验,在没有失配的理想情况和期望信号存在方向向量失配的情况下,选取不同的支持向量机参数以及信噪比,分析对2种损失函数的基于支持向量机的波束形成算法.仿真实验结果表明,该算法在期望信号方向存在指向误差时,依然能够保持较好的系统输出信噪比,具有一定的稳健性.     

基于支持向量回归机的矿体品位插值

使用与自组织神经网聚类相结合的支持向量回归机预测模型对矿体体素品位进行插值,并与多边形法、距离幂次反比法、克里格法进行对比验证. 结果表明,该预测模型进行品位插值具备很好的可行性和可靠性.     

基于光滑化方法的支持向量回归算法

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,由于其出色的泛化能力,在文本分类、手写识别、数据挖掘、生物信息学等领域中获得了较好的应用.提出了一种光滑支持向量回归算法,实验结果表明,它相对于其它回归训练方法有较快的收敛速度和较高的拟合精度.     

基于支持向量回归的油藏瞬态压力拟合

试井技术是利用井底压力数据反演地层和井筒参数的方法,是典型的反问题。文章提出了一种基于支持向量回归的反演方法。首先使用随机算法生成试算算例;然后使用不同核函数下的支持向量回归模型对井底压力和压力导数进行拟合,选取误差最小的模型进行试井分析,利用BFGS算法对模型进行优化得到最优不确定参数组;最后比较计算值与观测值之间的压力、压力降落、压力降落导数,从而得到结果。结果表明,该方法能构建带有核函数的回归模型对井底压力以及压力导数进行拟合,拟合效果好、计算效率高,具有很好的应用前景。     

粗集与支持向量机联合建模及在开采沉陷预计中的应用

地表沉陷与地质采矿因素之间存在复杂的非线性关系,人们通常采用概率积分法、神经网络等研究沉陷的规律性,但预计效果往往不够理想。本文采用粗集及支持向量机技术对其进行研究,首先应用粗集理论进行了岩移影响因素分析,给出了各影响因素的支持度,然后运用支持向量机预测技术构建了支持向量机预测模型。最后用实例进行了预测分析并与传统方法进行了对比,结论表明,本文建立的模型具有网络运行稳定、精度更高的优点。