基于改進(jìn)GMM在語(yǔ)音情感識(shí)別中的研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、人機(jī)交互在現(xiàn)代社會(huì)越來越受關(guān)注,讓計(jì)算機(jī)識(shí)別人類情感狀態(tài)是實(shí)現(xiàn)智能互動(dòng)的基礎(chǔ)。語(yǔ)音是人類交往過程中信息交流、傳遞情感最自然有效的手段。語(yǔ)音情感識(shí)別研究不僅積極推進(jìn)多學(xué)科交叉研究,更在人機(jī)交互等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。
   論文基于高斯混合模型對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別進(jìn)行研究,總結(jié)了語(yǔ)音情感識(shí)別研究的發(fā)展趨勢(shì),深入分析了常用的情感特征參數(shù)及參數(shù)降維方法,通過改進(jìn)高斯混合模型解決不同的問題,實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音情感識(shí)別效果的改善。
   論文

2、的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
   (1)錄制了一個(gè)漢語(yǔ)情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù),其中包含了高興,悲傷,憤怒,害怕和中性五種不同的情感。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明,該數(shù)據(jù)庫(kù)能夠勝任語(yǔ)音情感識(shí)別的研究任務(wù),為后續(xù)的語(yǔ)音情感識(shí)別研究提供了保障。
   (2)針對(duì)高斯混合模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、特征空間維數(shù)超過一定限度情況下性能受到較大影響的問題,引入多重判別分析對(duì)原始特征空間降維,同時(shí)有效的減少自由參數(shù)的數(shù)目,并在模型訓(xùn)練中引進(jìn)Figueiredo-Jai

3、n算法解決了高斯分量個(gè)數(shù)的初始化難題?;诟倪M(jìn)高斯混合模型的分類器取得了較好的識(shí)別效果。
   (3)研究了高斯混合模型在樣本有限情況下出現(xiàn)過適應(yīng)的情形,引入基于Watson和Tellegen情感模型的距離度量,根據(jù)距離度量計(jì)算損失函數(shù)進(jìn)行間隔縮放,并利用半定規(guī)劃解決間隔縮放優(yōu)化問題,增強(qiáng)了模型的泛化能力,有效改善了訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計(jì)失配時(shí)的分類識(shí)別性能。
   (4)深入研究高斯混合模型處理不同長(zhǎng)度時(shí)間序列的分

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