语音情感识别算法中新型参数研究

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1、语音情感识别算法中新型参数研究余华章勤杰赵力江苏开放大学东南大学信息科学与工程学院摘要：语音情感识别是实现智能人机交互的关键技术之一。然而，用于语音情感识别的语音情感特征十分有限。为此，提出一种新型的语谱图显著性特征来改善语音情感识别效果。识别算法利用选择性注意模型获取语咅信号语谱图像的显著图，并从中提取显著性特征，结合语音信号传统的时频特征构成语音情感识别特征向量。最后，利用KNN分类方法进行语音情感识别。实骑结果表明，加入显著性特征后识别率有明显提升。关键词：语音情感识别;显著性特征;K迫分类;作者简介：余华(1963-),女，江苏开放大学教授，研究

2、方向为情感信息处理、电子与通信。收稿日期:2017-05-08基金：国家自然科学基金项目(61673108)PracticalSpeechEmotionRecognitonAlgorithmResearchYUHuaZHANGQinjieZHAOLiJiangsuOpenUniversity;SchoolofInformationEngineering,SoutheastUniversity;Abstract：SpeechEmotionrecognitionisoneofthekeytechnologiesofintelligenthuman-compu

3、terinteraction.However,thespeechemotionfeatureforspeechemotionrecognitionisverylimited.Therefore,anewspectrogramofsignificantfeaturesisproposedtoimprovespeechemotionrecognitioneffect.Usingseiectiveattentionmodeltoobtainsignifiedntspeechsignalspectralimageofthelanguage,andextracts

4、ignifiedntfcatures,recognitionalgorithmcombinedwiththefrequencycharacteristicsofthespeechsignalconstitutesthetraditionalspeechemotionrecognitionfeaturevectors.Finally,weuseKNNclassificationmethodforspeechemotionrecognition.Experimentalresultsshowthataddingsignifiedntfeaturcrecogn

5、itionratehasimprovedsignificantly.Keyword：speechemotionrecognition;significantfeatures;KNNclassificationmethod;Received：2017-05-08当今世界科技水平高速发展，人们也对计算机提出了更多要求。在智能人机交互系统构建屮，语咅情感识别已成为关键技术Z—。对语咅信号的情感分析，使得人机交互更加流畅［1-2］。智能人机交互系统通过对操作者的情感进行分析，可以更主动、更准确的去完成操作者的指示，并实时调整对话的方式，使交流变得更加友好、和谐和

6、智能RL此外对单调的、高强度的任务中，执行人员的某些负面情绪监测具有使用价值。因此，对语音信号情感识别的研究仍具有重要意义。本文针对语音情感识别中特征参数的构造问题，提出基于语音信号语谱图的新型特征参数提取方法，并用于构建语音情感识别算法。算法利用语谱图像的显著性特征提取用于情感识别的特征参数，构建情感识别特征参数向量，最后利用KNN分类算法建立语音情感识别算法。1语音情感识别方法语音信号是一种典型的非平稳信号。但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来要缓慢的多，因此语音信号常常可假定为短时平稳的，即在10ms

7、〜30ms这样的吋间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可近似地看作是不变的。这样就可以采用平稳过程的分析处理方法来对其进行处理。语音信号的特征计算都是以帧为单位进行的。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，这些都是人们直接可以感觉到的。因此在语音情感识别中，韵律特征起着非常重要的作用，而韵律特征往往用语咅的时域特征表示。进行语咅情感识别时，首先要对输入的语咅数据进行预处理，然后计算特征参数，再利用特定的模式匹配算法把这些特征参数与语音信息库中的标准情感语句的参数相匹

8、配，最后得到语音的情感类型。语音情感识别的整体流程如图1所示。图1语音情感识别流