基于SVR的语音情感识别

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1、基于SVR的语音情感分析与研究基于SVR的语音情感识别学生姓名：吴红霞指导老师：杨鸿武学生届别：2009届专业：电子信息工程班级：电子（2）班学号：200572020234摘　要随着计算机网络通信技术和多媒体技术的飞速发展，新型的人机交互(HumanMaChineInteraction,HCI)技术已成为当前计算机科学领域一个十分活跃的研究课题。语音情感识别的研究对于增强计算机的智能化和人性化，开发新型人机环境，以及推动心理学等学科的发展，有着重要的现实意义，并最终产生很大经济效益和社会效益。本文提出了一种连续语音情感识别方法,提取了含有10种情感语音信号的基频，时长，

2、能量，停顿等情感特征。通过与不带情感的平静的语音信号的比较，总结了不同情感语音信号情感特征的分布规律，利用SVR建立了情感特征参数的匹配模型进行语句情感特征的识别。关键词：情感识别；语音信号；支持向量回归算法。２５基于SVR的语音情感分析与研究AbstractWiththerapiddevelopmentofcomputernetworkcommunicationandmulti-mediatechnologyofnewHumanmachineinteraction（HCI）hasbecomeaveryactivestudysubjectinthecomputersci

3、encefieldatpresent.Thestudyasenhancingtheintelligenceandhumanityofcomputer,developmentnewhuman-machineenvironments,promotingthestudyofpsychology.Thispaperputsforwardakindofvoiceclassificationmethod,containing10kindsofemotionsextractionofspeechsignalfrequency,duration,energy,pause,suchasc

4、haracteristic.Withoutemotionwiththecalmvoicesignal,summarizesthecharacteristicsofdifferentemotionalspeechsignal,thedistributionofemotionisestablishedusingtheSVRemotionalcharacteristicparametersmatchingmodelidentificationofemotionalstatement.Keywords:emotionrecognition;speechsignal;SVR.２５

5、基于SVR的语音情感分析与研究目录摘　要１Abstract２第一章引言４1.1语音情感识别的研究背景及意义４1.2论文的研究内容５第二章语音情感识别技术产生机理及模型５2.1语音产生的生理基础５2.2语音产生的物理模型６2.3语音信号中的情感特征分析８第三章情感语音库的建立９3.1情感语音的分类９3.2情感分析用语音资料的选择１０3.3语音数据的音节切分１２第四章语音情感的特征参数分析与提取１２4.1语音信号的预处理１２4.2语音情感特征的分析１３4.2.1时间构造的分析１４4.2.2振幅能量构造分析１４4.2.3基音构造的分析１５4.3基于汉明窗的情感特征参数提取１５

6、4.3.1汉明窗简介１５4.3.2振幅能量参数的提取１７4.3.3时间参数的提取１８第五章语音情感识别１９5.1支持向量回归SVR２０5.2利用SVR建立特别参数识别模型２２5.3语音情感的识别２３第六章结论２４致谢２５参考资料２６２５基于SVR的语音情感分析与研究第一章引言1.1语音情感识别的研究背景及意义语音信号中的情感信息是重要的信息资源，它是人们感知事物必不可少的部分。例如同样一句话，由于说话人的表现的情感不同，在听者的感知上就会有较大的差别，所谓“听话听音”就是这个道理。然而，传统的语音信号处理技术把这部分信息作为模式的变动和差异噪声通过规则化处理给去掉了。实

7、际上，人们同时接受各种形式的信息，怎样有效的利用各种形式的信息以达到最佳的信息传递和交流效果，是今后信息处理研究的发展方向。语音情感识别是建立在对语音信号的产生机制深入分析的基础上，对语音中反映个人情感信息的一些特征参数进行提取，并利用这些参数采用相应模式识别方法确定语音情感状态的技术。随着新型的人机交互技术的快速发展，语音处理领域产生了许多热门的研究方向，如个人机器人、语音识别、语音合成、语音的转换、语言翻译、个人隐私保护等。而其中，语音情感识别技术的研究是伴随着这些主要的研究方向的兴起而发展。它在这些方向中，具有广泛的运用。在个人机器