本文選題：情感語音識(shí)別　切入點(diǎn)：混沌特性　出處：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：根據(jù)語音發(fā)聲和傳播過程中表現(xiàn)出的混沌特性,首先驗(yàn)證了富含不同情感的語音信號(hào)是具有混沌特性的.其次采用非線性動(dòng)力學(xué)理論提取了基于情感語音信號(hào)混沌特性的的3種非線性特征:最小時(shí)間延遲、關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù).最后,設(shè)計(jì)了不同的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了非線性特征的識(shí)別性能.實(shí)驗(yàn)中選用了Berlin語音庫中的情感語句.采用了支持向量機(jī)進(jìn)行了情感識(shí)別,其中參數(shù)采用十倍交叉驗(yàn)證獲得.最后,對(duì)不同的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了歸納分析,對(duì)比了不同非線性特征用于識(shí)別基本情感時(shí)的優(yōu)劣.
[Abstract]:According to the chaotic characteristics of speech sounds and propagation, Firstly, the chaotic characteristics of speech signals with different emotions are verified. Secondly, three nonlinear features based on the chaotic characteristics of emotional speech signals are extracted by nonlinear dynamics theory: minimum time delay. Correlation dimension and maximum Lyapunov exponent. Finally, different experiments are designed to verify the recognition performance of nonlinear features. In the experiment, the emotional statements in the Berlin speech corpus are selected, and the support vector machine is used for emotion recognition. The parameters are obtained by 10 times cross validation. Finally, the different experimental results are summarized and analyzed, and the advantages and disadvantages of different nonlinear features used to identify basic emotions are compared.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61371193) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(2013-034)
【分類號(hào)】：TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 灣s，

本文編號(hào)：1607271