基于音節(jié)分布特征提取的語(yǔ)音情感識(shí)別.pdf

1、隨著人工智能的發(fā)展和計(jì)算機(jī)性能的大幅提商，人們希望機(jī)器也能像人類一樣具備情感智能，以進(jìn)一步消除人機(jī)交互的障礙。因此近年來(lái)，情感計(jì)算越來(lái)越受到大家的重視，所謂的情感計(jì)算就是計(jì)算機(jī)根據(jù)它能感知的信息，判別與之交互的人所處的情感狀態(tài)，以便能做出最適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。語(yǔ)音作為人類交流的重要媒介，是人與人之間傳遞信息的最基本途徑。語(yǔ)音信號(hào)不僅傳遞著實(shí)際的語(yǔ)義內(nèi)容，并且通過高低強(qiáng)弱、抑揚(yáng)頓挫來(lái)表達(dá)說(shuō)話人豐富的情感信息。因此，通過語(yǔ)音判別說(shuō)話人的情感是情感計(jì)

2、算的一個(gè)重要內(nèi)容，語(yǔ)音情感識(shí)別也越來(lái)越受到重視。然而，如何提取語(yǔ)音中能夠區(qū)分情感類別的特征是一個(gè)難點(diǎn)，針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)音韻律特征提取方法的會(huì)帶來(lái)誤差的缺點(diǎn)，本文提出了基于語(yǔ)音音節(jié)分布的韻律特征提取方法。本文的主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面：
　　 1．分析基頻、能量、語(yǔ)速等韻律特征的特點(diǎn)，研究了不同情感狀態(tài)下這些韻律特征的變化。
　　 2．提出了基于語(yǔ)音音節(jié)分布的韻律特征提取方法，減少因?yàn)橛?jì)算語(yǔ)音停頓時(shí)間的韻律特征而帶來(lái)的統(tǒng)計(jì)誤差，此

3、外利用不同情感的音節(jié)分布特點(diǎn)，提出了音節(jié)時(shí)長(zhǎng)，停頓時(shí)長(zhǎng)等特征輔助識(shí)別語(yǔ)音情感。
　　 3．基于EMODB情感語(yǔ)音庫(kù)進(jìn)行的算法驗(yàn)證，結(jié)果表明采用本文提出的基于音節(jié)分布的特征提取算法，語(yǔ)音情感識(shí)別的正確率高于采用基于傳統(tǒng)的特征提取算法。
　　 采用本文提出的基于音節(jié)分布的特征提取算法，語(yǔ)音情感的識(shí)別率被實(shí)驗(yàn)證明了高于采用傳統(tǒng)的特征提取算法。在未來(lái)工作中，本文將對(duì)音節(jié)界定算法進(jìn)步一步改進(jìn)，以優(yōu)化本文提出的基于音節(jié)分布的特征提取