基于頻譜感知特征的語音情感識別研究.pdf

1、全日制學術(shù)型研究生全日制學術(shù)型研究生畢業(yè)論文畢業(yè)論文（申請碩士學位申請碩士學位）論文題論文題目基于頻譜感知特征的語音情感識別研究學位申請人學位申請人李文華專業(yè)方向計算機科學與技術(shù)研究方向語音情感識別指導(dǎo)教師姜林副教授2018年6月12日摘要I東華理工大學研究生畢業(yè)論文中文摘要首頁用紙東華理工大學研究生畢業(yè)論文中文摘要首頁用紙畢業(yè)論文題目：基于頻譜感知特征的語音情感識別研究計算機科學與技術(shù)專業(yè)2015級碩士生姓名：李文華指導(dǎo)教師（姓名、職

2、稱）：姜林副教授摘要語音是人類之間溝通和交往當中最重要的方式，因為語音信號不但蘊含了各種豐富的語義信息，還傳達流露出人們交流時豐富的情緒狀態(tài)。計算機進一步去分析語音信號中包含的情感特征，理解其中蘊含的情感信息，是為了更友好更高效更便捷的人機交互，它具有重要的應(yīng)用價值和巨大的研究意義。但是，根據(jù)存在現(xiàn)有語音情感識別中缺乏情感表達關(guān)聯(lián)更加密切的新特征的問題，本文通過查閱大量國內(nèi)外相關(guān)文獻資料，學習并深入研究了語音情感識別的相關(guān)理論與技術(shù)，提

3、出一種新的基于頻譜感知的子帶感知譜能量特征BPSE，并采用特征融合算法將MFCC和BPSE特征融合得到了BPSEMFCC新特征用于提升語音情感識別的性能，其主要工作內(nèi)容如下：第一，針對現(xiàn)有語音情感常用特征提取都是基于物理聲學特性，只考慮聲音的物理特性，且存在識別率不高等問題，本文提出了子帶感知譜能量特征BPSE，解決了現(xiàn)有語音情感識別中缺乏情感表達關(guān)聯(lián)更加密切的新特征的問題；第二，針對提出新的語音情感特征子帶感知譜能量BPSE仍較單一，

4、識別率尚未達到最優(yōu)的問題，采取語音情感識別特征參數(shù)選擇和融合方法，使用F比與D比的語音情感識別特征參數(shù)評價方法，進而將MFCC與BPSE中的最優(yōu)部分特征進行融合，得到了新的語音情感融合特征BPSEMFCC，新特征可以有效表達語音情感識別的物理特性和聽覺感知特性。第三，構(gòu)建了基于SVM模型的語音情感識別系統(tǒng)，并在Matlab仿真環(huán)境下對漢語情感語料庫CASIA和柏林德語情感語音庫EMODB進行實驗，提取了常用語音情感特征、新特征BPSE和