語音情感識別是人工智能領(lǐng)域的人機交互和機器的智能化研究中的一個重要分支。語音情感識別主要包含語音庫的建立,情感特征的提取,語音特征選擇,情感識別。情感特征的提取和語音情感特征選擇是重要的環(huán)節(jié),對于語音情感識別率的高低有著重要的影響。對語音情感的特征進行選擇可以有效減少冗余數(shù)據(jù)選擇出更好的表征語音情感的特征,以提高語音情感的識別率。本文主要研究工作如下:首先,是建立語音情感庫,根據(jù)電視劇《空巢姥爺》視頻,獲得語音情感語料,建成老人語音情感庫。其次,特征選擇方法根據(jù)評價函數(shù)的不同可以分為過濾式和封裝式,本文選擇了過濾式中的信息增益來獲得一部分特征集,然后根據(jù)搜索策略由于進一步篩選特征。搜索策略包含全局最優(yōu)搜索類、隨機搜索類和啟發(fā)式搜索類。因為全局最優(yōu)搜索時間復雜度很高,在實際中難以應(yīng)用,而隨機類搜索策略的結(jié)果不確定性較大,因此本文選擇了啟發(fā)式搜索算中的序列前向選擇算法。本文結(jié)合信息增益與序列前向選擇算法在兩個不同的語料庫上進行語音情感特征提取得到三組原始特征集,然后分別在信息增益,序列前向算法,以及信息增益加序列前向選擇算法下,采用支持向量機進行語音情感識別。實驗結(jié)果表明本文提出的特征選擇... 

【文章來源】：安徽建筑大學安徽省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

過濾器原理圖

圖 1-2 封裝器原理圖評價函數(shù)主要有相關(guān)性（Correlation）、距離（Distance Metrics）、信息益（IG）、一致性（Consistency）和分類器錯誤率（Classifier Error Rate）[69]。1.4 論文的主要工作與組織結(jié)構(gòu)本文的主要工作是建立了老人語音情感庫，并且采用了新的特征選擇方法在德國語料庫和老人語音情感庫上進行了語音情感的識別，實驗結(jié)果顯示出要原有的文獻結(jié)果提升了許多。并且在文章中對比分析了實驗中需要的各種實驗法優(yōu)劣以及適用的情況。第一章是緒論環(huán)節(jié)，我們主要介紹了情感計算的發(fā)展，國內(nèi)外研究背景以本文研究問題的來源、目的和意義。分析了當前語音發(fā)展的狀況，以及未來的展趨勢。對于語音提取環(huán)節(jié)的特征選擇我們做了大量的調(diào)研，對使用的主要方以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀做了統(tǒng)計的分析。特別是對特征選擇中的搜索過程和評

學碩士學位論文 第二章 語音情感特征的提第二章 語音情感識別情感識別系統(tǒng)情感識別是利用計算機模擬人類的大腦對語音信號中的情感信號識知的過程。圖 2.1 給出了語音情感系統(tǒng)框架圖。語音情感識別系統(tǒng)的部，第一步是訓練階段，第二階段是測試階段。提取即特征參數(shù)分析，主要的目的是提取一組可以表征語音信號特征征參數(shù)要盡可能多的反映用于識別的信息，因為此后的處理均建立在上。例如，對異音字特征間距可能大而同音字間的距離可能的小。特可能的減少特征維數(shù)，利于存儲，減少計算機的計算量。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于廣度優(yōu)先搜索的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法分析[J]. 趙冬梅,夏春梅.  電腦編程技巧與維護. 2017(22)
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博士論文
[1]混沌偽隨機序列算法及圖像加密技術(shù)研究[D]. 劉楊.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[2]語音情感識別方法研究[D]. 王坤俠.合肥工業(yè)大學 2015
[3]普通話語音情感識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 謝波.浙江大學 2006

碩士論文
[1]基于OBSI和特征選擇的語音情感識別算法[D]. 邱東杰.大連海事大學 2017
[2]基于多生理信號的情緒識別方法研究[D]. 何成.浙江大學 2016
[3]肌電信號在情感狀態(tài)識別中的研究[D]. 程穎.西南大學 2011
[4]基于心電信號的情感識別研究[D]. 徐亞.西南大學 2010
[5]生理信號的情感模式識別[D]. 牛曉偉.西南大學 2008
[6]基于特征選擇與融合的語音情感識別研究與實現(xiàn)[D]. 謝環(huán).南京航空航天大學 2008



本文編號：3420635