相空间重构在语音情感识别中的研究

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1、万方数据学校代号：学号：密级：1053611108010832公开长沙理工大学硕士学位论文相空间重构在语音情感识别中的研究学位申请人姓名堕壅导师姓名及职称吐直搓熬握培养单位长沙堡三盔堂专业名称塑债里堡星垂笙论文提交日期论文答辩日期2014年3月2014年5月答辩委员会主席塞』塞万方数据万方数据长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡

2、献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。储鹤：币压日期：沙彤年孑月铲日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密冈。(请在以上相应方框内打“√”)储躲1岛胁翮

3、魏吖锄7日期：沙fLf年易月甲日吼沙铲易月丫曰万方数据摘要随着人机交互技术的迅速发展，情感信息作为认知过程中的重要组成部分已经得到了研究学者普遍的认同和重视，而语音情感识别又是情感计算的重要组成部分，针对当前语音情感特征的不全面性和识别率不高的现状，本文做了如下研究：(1)根据语音信号本身的特征信息，从传统的声学角度出发，提取了传统的韵律情感特征(短时能量、过零率、基频)和频谱特征(MFCC)，然后对提取后的特征数据进行相关统计特征的计算，其中统计特征包括了最大值、最小值、中值、方差等，并将此数据作为情感特

4、征参数的原始特征数据集合。(2)基于语音信号发声机理的复杂性，从混沌信号的角度对语音信号进行分析，首先通过对语音信号lyapunov指数的提取，判定信号是否具有混沌性，再将语音信号进行相空间重构，通过对高维的语音信号进行分析并提取能表征语音混沌特性的情感特征参数(关联维和Kolmogorov熵)，实验结果显示新特征的引入能更为全面地表征语音信号中情感状态的信息，将语音语义的信息弱化。(3)本文采用支持向量机(SupportVectorMachine，简称SVM)对语音情感进行识别实验，通过传统特征，混沌特征

5、以及融合后新的特征数据进行三组对比实验，结果表明，混沌特征的引入对识别效果有了一定的提高，但对于悲伤和平静两种情感容易混淆，基于此，对SVM识别算法中的惩罚因子和核函数参数g进行网格搜索算法的改进寻优，通过两次寻优的过程，将悲伤和平静两种状态的样本进行单独的识别实验，结果显示，二次寻优后的识别算法对于提高准确率有了很大的提高。关键词：关联维：KoImogorov熵：特征提取：网格搜索：情感识别万方数据ABSTRACTWiththerapiddevebpmentofhuman-rnachineinteract

6、ion,scholarsgenerallyagreethatemotionalinformationhasbeenanimportantpartofthecognitiveprocess．Andspeechemotionrecognitionleadsanimportantroleinaffectivecomputing．Aimingatthelimitationoftheemotionalcharacteristicparameters，themainworkofthispaperisshownasfol

7、low：Accordingtothecharacteristicsofthespeechsignal,weextractsomeusualspeechfeature，suchasshort—termenergy(zerocmssingrate，fundamentalpitch)andspectralcharacteristics(MELfrequencycestrumcoefficients)．Andtheextracteddataiscomputedtogainstatistics．Thenthestat

8、isticsareregardedasoriginalfeaturesets．Consideringthecomplexityofthevocalization,thispapertreatsthespeechsignalsaschaoticsignals．Firstweextractlyapunovparameterfromspeechsignalstojudgewhetherthesignalsarechao