基于音節(jié)分布特征提取的語音情感識別.pdf

1、隨著人工智能的發(fā)展和計算機(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，情感計算越來越受到大家的重視，所謂的情感計算就是計算機(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。語音信號不僅傳遞著實際的語義內(nèi)容，并且通過高低強(qiáng)弱、抑揚(yáng)頓挫來表達(dá)說話人豐富的情感信息。因此，通過語音判別說話人的情感是情感計

2、算的一個重要內(nèi)容，語音情感識別也越來越受到重視。然而，如何提取語音中能夠區(qū)分情感類別的特征是一個難點，針對傳統(tǒng)語音韻律特征提取方法的會帶來誤差的缺點，本文提出了基于語音音節(jié)分布的韻律特征提取方法。本文的主要內(nèi)容有以下幾個方面：
　　 1．分析基頻、能量、語速等韻律特征的特點，研究了不同情感狀態(tài)下這些韻律特征的變化。
　　 2．提出了基于語音音節(jié)分布的韻律特征提取方法，減少因為計算語音停頓時間的韻律特征而帶來的統(tǒng)計誤差，此

3、外利用不同情感的音節(jié)分布特點，提出了音節(jié)時長，停頓時長等特征輔助識別語音情感。
　　 3．基于EMODB情感語音庫進(jìn)行的算法驗證，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，語音情感識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，語音情感的識別率被實驗證明了高于采用傳統(tǒng)的特征提取算法。在未來工作中，本文將對音節(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