语音情感识别的研究

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1、￣￣单位代码１０６０２Ｉ学号２０１３０１１６６５分类号ＴＰ３９１级公开全Ｑ方心呼藏＇＞序ＧＵＡＮＧＸＩＮＯＰＭＡＬＵＮＩＶＥＰＳＩＴＹ硕壬学化文语音情感识别的研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｐｇ学院；电子工程学院专业：电子与通信王程研究方向；语音情感识别的研究年级；２０１３级研究生：谢玲指导教师：視维平教授完成日期：２０１６年４月语音情感识别的研究专业名电子与通信工程申请人：

2、撕冷指导教师：胡锥平论文答辩委巧会主席委员：八訓广西师姬大学硕±学巧论义语音情感识别的研巧研究生姓名：谢玲导师姓名：胡维平专业：电子与通信工程研究方向：语音情感识别的研究年级：２０１３摘要语音情感识别是屯、理学、语音学、数字信号处理、人工智能等多个学科相互交义而产生的新兴研巧领域，引起了越来越多学者的关注。语音情感识别不仅在人机交互中有较大，而且在疾病诊断、刑侦破案、远程教育等领域也有日趋广泛的应用的应用前景。因此，语音情感识别的研究具有重大的理论意义

3、Ｗ及实际应用价值。目前，语音情感识别研巧己取得了丰富的理论和应用成果，然而由于语音自身的复杂性Ｗ及各相关学科发展程度的制约，该项研巧依然存在许多亟待解决的技术难题。本文是在悲哀，对语、高兴、中性、惊吓四种语音情感库的基础上音情感识别将征提取技术做了相关研巧Ｉ主要包括如下四个方面内容：１（）端点检测不仅影响语音情感识别系统的性能，而且对语音分析中的计算量与处理时间也有影响，。本文提出采用了基于能煽比的端点检测法并与常用的基于短时能量与短。，时过零率的方法做了比较分析实验结果表明在低信

4、噪比的情况下，本文采用的方法能得到更优的检测效果。（２）特征选择是语音情感识别系统中的关键环节。通常，特征选择的原则是尽可能将，，相关特征纳入特征集，其结果很难避免特征间的相关性和冗余性同时大大増加了计算量并对随后的语音情感识别结果带来负面的影响。因此，本文采用了ＢＰ神经网络对常用的一３２个特征进行特征选择，选出对语音情感识别贡献度较好的５个特征（能量阶差分、基一频均值，ＳＶＭ、ＭＦＣＣ均值、过零率阶差分、ＬＰＣ均值）作为特征矢量集最后分别使用，７６７９７５，与ＧＭＭ识别机进行识

5、别得到语音情感平均识别率分别为％与．％。因此本文Ｗ下工作中的语音情感识别机选用ＧＭＭ。（３）从特征选择结果得到的日个特征，其中ＭＦＣＣ均值参数维数为２４、ＬＰＣ均值参２一一数维数为１，而其余Ｈ个特征参数（能量阶差分、基频均值、过零率阶差分）的维数一１，均为。因此为了进步提高语音情感识别率，降低特征维数，减少计算量，本文提出ＰＣＡＭＦＣＣＰＣ３６一采用方法对均值与Ｌ均值组成的维特征矢量集进行降维，得到姐化维特征矢量集与其余Ｈ个特征组成新的持征矢量集。最后使用ＧＭＭ识别机识别，得到四种

6、语音情感的平均识别率为８０．５％，实现识别率的提升。（４）由（３）可知，其方法对语音情感识别率的提升是有效的，然而提升效果有限。因此一，为了进步提升语音情感识别率，本文提出了在语音信号基频曲线上提取ＭＦＣＣ特征参数，并将其加入将征矢量集中，用ＧＭＭ识别机识别，得到四种语音情感的平均识别Ｉ广西师巧大学硕±学位论义一率为８３％。为了再进步提升语音情感识别率，本文提出了基于短时平均幅度曲线上提取，，用ＧＭＭ识别机识别的微扰特征参数并将其加入特征矢量集中，得到四种语音情感的８４５平

7、均识别率为．％。说明本文提取的两类特征对语音情感识别率的提升是有效的。关键词；ＢＰ：语音情感识别；能搁比神经网络；特征选择；高斯漏合模型ｎ广西师范大学硕±学位论文ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＧｒａｄｕａｔｅｓｔｕｄｅｎｔ：ＬｉｎｇＸｉｅＴｕｔｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＷｅｉｐｉｎｇＨｕｇｒａｄｅ：２０１３Ｍａｏｒ：Ｅｌｅ巧ｒｏｎｉｃｓａｎｄＣｏｍｍｘｍｉｃａｔｉｏ打ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｊｇＲｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔ

8、ｉｏｎ：ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｂｓｔｒａｃｔＳｐｅｅｃｈＥｍｏｔｉｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＳＥＣ），ｗｈｉｃｈｉｓ过ｉｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓ，ｓｕｃｈ＊ａｓｓｃｈｏｌｏｈｏｎｅｔｉｃｓｄｉｉｔａｌｓｉｎａｌｒｏｃｅｓｓｉｎａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａ