情感语音数据库优化及PAD情感模型量化标注

情感语音数据库是情感语音识别研究的基础,建立包含认知心理因素在内的维度情感语音数据库对提高识别率、改善人机交互能力具有重要意义。笔者首先对前期建立的摘引型TYUT2.0数据库进行语音听辨筛选,根据认同率阈值进行数据库优化,得到的情感语音数据库包含四种情感的语句237句,其中悲伤62句,愤怒58句,高兴57句,惊奇60句。然后利用PAD三维情感模型对该数据库语音进行标注,得到维度情感语音数据库。该数据库中的每句语音都有对应的听辨认同率以及PAD值。对每句语音的PAD值进行统计分析,证明了该维度情感语音数据库的有效性,为今后研究维度情感识别奠定了基础。     

基于PAD的个性化情感模型

基于情感计算和人工心理学理论定义了个性空间、心情空间和情感空间,并建立起了个性空间同心情空间的映射关系,提出基本情感强度的概念来描述情感空间在某一时刻所处的状态。根据心情空间中心情向量离基本情感点的距离远近关系来度量情感空间中某种情感出现的概率大小,建立起了心情空间与情感空间的映射关系,并建立了一个新的三层映射关系的个性化情感模型。通过仿真实验验证,该情感模型能较为准确地描述人类情感变化规律。     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

基于约束式双通道模型的语音情感识别

针对语音情感识别过程中特征不充分的问题,提出了约束式双通道模型,从全局和局部两方面充分挖掘特征所包含的情感信息,从而提高情感识别率.通道1是针对语音特征的全局信息,通过改进门控循环单元,构建了BAGRU(bidirectional attention gate recurrent unit)模型,提高了语音特征之间的相关性;通道2是针对语音特征的局部信息,卷积神经网络与对抗训练结合,避免了局部信息相互干扰.通过双通道融合模型,根据通道特征重要程度生成不同权重,同时引入正交约束,解决了融合时产生特征冗余的问题.研究结果表明,在IEMOCAP和EMO-DB情感语料库上分别达到了62.83%和82.19%的识别精度,表现出了良好性能.     

基于MFCCG-PCA的语音情感识别

针对语音情感值维度大、难处理的问题, 结合MFCC改进算法和PCA模型, 进行二次优化, 提出一种新的语音情感值提取模型MFCCG-PCA。多组实验表明, 相比一般的MFCC模型, MFCCG-PCA模型在语音情感识别方面的性能有较大提高。     

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.     

基于特征参数的语音情感识别

语音情感识别是人工智能领域的研究热点.对不同的特征参数提取直接影响了语音情感识别的效果.通过提取基频、共振峰和Mel频率倒谱系数三个能够充分反映语音情感的特征,采取支持向量机的方法对样本进行分类学习.实验结果表明这三种特征参数能够有效识别语音情感.     

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...     

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。     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别

为有效提高语音情感识别的准确性,达到人机和谐交互的目的,本文提出了一种基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别方法,有效地避免了无界泛化误差、分类器数目多、受限优化等问题,提高了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧6种基本情感识别效率。实验结果表明,该方法识别准确率为87.58%,与传统的支持向量机和人工神经网络方法相比,有更高的抗噪声能力和稳定性,能得到更高的识别准确率,而且有较强的实用性和推广能力。      

基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析

随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引入神经网络语言模型和语义向量,结合心理学、情感计算领域相关知识,采用心理学PAD连续维度情感描述模型作为文本情感分析量化的基础,对微博文本所蕴含的情感状态进行分析研究,以获得更加精确的情感分析结果,达到情感分析的目的。同时实现了从个性角度的微博文本情感的可计算性。实验表明,所述方法能较好地提高微博文本情感分析的准确性和精确度,在不同主题不同情感特征中均能够得到很好的应用。     

语音情感识别的关键技术

语音信号中的情感信息是一种很重要的信息资源,仅靠单纯的数学模型搭建和计算来进行语音情感识别就显现出不足。情感是由外部刺激引发人的生理、心理变化,从而表现出来的一种对人或事物的感知状态,因此,将认知心理学与语音信号处理相结合有益于更好地处理情感语音。首先介绍了语音情感与人类认知的关联性,总结了该领域的最新进展和研究成果,主要包括情感数据库的建立、情感特征的提取以及情感识别网络等。其次介绍了基于认知心理学构建的模糊认知图网络在情感语音识别中的应用。接着,探讨了人脑对情感语音的认知机理,并试图把事件相关电位融合到语音情感识别中,从而提高情感语音识别的准确率,为今后情感语音识别与认知心理学交叉融合发展提出了构思与展望。     

基于语音声学特征的情感信息识别

为提高情感语音识别的正确率,研究了声学参数的统计特征和时序特征在区分情感中的作用,并提出了一种将两者相融合的情感识别方法。在提取出基本的韵律参数和频谱参数后,首先利用PNN(probab ilistic neura l netw ork)和HMM(h idden m arkov m ode l)分别对声学参数的统计特征和时序特征进行处理。计算它们各自属于每类情感的概率,获得采用加法规则和乘法规则融合统计特征和时序特征的识别结果。实验结果表明:各组特征在区分情感方面的侧重不尽相同,通过特征融合,平均识别正确率相较单独采用统计特征或时序特征均有提高,在最好情况下达到了92.9%。这说明了该方法的有效性。     

基于时空特征融合的语音情感识别

语音情感识别在人机交互中有重要的作用。在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息。考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制,选取情感权重大的时域信号。用公开数据集实验证明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升。     

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.     

基于深度信念网络的语音情感识别

针对语音情感识别中的特征提取问题,通过多层深度信念网络(DBN)自动提取语音信号中的情感特征,把连续多帧的语音拼接在一起,形成一个高维抽象特征,将深度信念网络训练好的特征作为极限学习机(ELM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别系统。实验结果表明,在CASIA情感语音数据库中,本方法优于其他情感识别方法。     

基于语音信号的情感识别技术研究

利用基音特征参数和共振峰特征参数提取方法,分析研究了不同情感状态的语音信号,并应用模板匹配方法对语音信号进行识别,其原理和实现方法通俗易懂,便于理解,为语音信号的情感识别技术提供一定的判断指标。     

基于模糊核判别分析的语音情感识别

为了克服传统核判别方法将样本唯一归属于某一类的不足,基于模糊集理论对传统的核判别分析方法进行改进,引入了模糊类别隶属度并详细分析了基于模糊核判别分析的语音情感识别。识别实验中采用VQ方法进行了特征参数的融合,根据实验结果对模糊核判别分析和核判别分析的性能进行了比较和分析。