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文檔簡(jiǎn)介
1、在人工智能飛速發(fā)展的今天,機(jī)器若要真正實(shí)現(xiàn)智能化,則必須要能夠理解人類的情感,所以對(duì)于人類語(yǔ)音情感識(shí)別的研究顯得尤為重要。本文選用柏林語(yǔ)音情感庫(kù),在傳統(tǒng)SVM用于語(yǔ)音情感識(shí)別的基礎(chǔ)之上,提出了一種多級(jí)分類算法,平均識(shí)別率較傳統(tǒng)SVM方法提高了5.42%;然后本文又利用PCA來(lái)進(jìn)行特征優(yōu)選,將優(yōu)選后的特征用于語(yǔ)音情感識(shí)別實(shí)驗(yàn),所得七種情感的平均識(shí)別率也較傳統(tǒng)SVM方法提高了5.24%;最后本文將多級(jí)分類與PCA相結(jié)合,在每一級(jí)判決器上都采
2、用PCA來(lái)進(jìn)行特征優(yōu)選,最終得到七種情感的平均識(shí)別率較傳統(tǒng)SVM方法提高了7.85%。
本文研究了如何對(duì)語(yǔ)音文本進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè),并研究了MFCC、基音頻率、共振峰、Delta特征、短時(shí)過(guò)零率、短時(shí)能量等情感特征的提取方法。采用所提取到的情感特征并利用傳統(tǒng)SVM方法進(jìn)行語(yǔ)音情感識(shí)別獲得了58.69%的平均識(shí)別率。由傳統(tǒng)方法所得出的混淆矩陣,本文引入了混淆度的概念,從而提出了一種多級(jí)分類構(gòu)造算法,即將容易區(qū)分的情感先分開(kāi),然后再對(duì)易
3、混淆的情感進(jìn)行分類,逐級(jí)地判斷出待識(shí)別語(yǔ)音的情感類型。與傳統(tǒng)SVM進(jìn)行語(yǔ)音情感識(shí)別相比,基于多級(jí)分類的語(yǔ)音情感識(shí)別平均識(shí)別率提高了5.42%,從而證明了該多級(jí)分類算法確實(shí)能夠提高語(yǔ)音情感的識(shí)別率。
然而,由于所涉及語(yǔ)音特征較多,算法對(duì)運(yùn)行速度和存儲(chǔ)空間都有較高的要求。本文采用PCA來(lái)優(yōu)選特征,將PCA與傳統(tǒng)SVM方法相結(jié)合得到的平均識(shí)別率較傳統(tǒng)基于SVM方法提升了5.24%,從而證明了PCA用于特征降維并優(yōu)選特征確實(shí)能夠提高情
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