語音信號情感識別.pdf

1、情感計算是近年來發(fā)展比較迅速的一個新興領域，主要包括人工情感，情感識別，情感表達等部分，情感識別作為情感計算的重要組成部分，近年來得到了廣泛的研究和應用。它集中體現(xiàn)了現(xiàn)代科學發(fā)展中的多學科、多領域間的相互交叉、相互促進和相互滲透的特點。對情感識別的研究可以從多方面進行，例如面部表情，語音，生理信號等等，本文的研究內(nèi)容是基于人工情感和免疫神經(jīng)網(wǎng)的語音信號情感識別研究。 本文首先介紹了情感計算的研究現(xiàn)狀，闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡，人工情感

2、理論，分形等基礎理論，提出了使用分形維作為描述語音信號特征的一個分量，然后使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別。本文還進行了特征參數(shù)提取的研究，這些特征參數(shù)主要包括基音參數(shù)，共振峰參數(shù)，分形維等等?；魠?shù)使用自相關(guān)方法進行提取，共振峰參數(shù)使用LPC方法提取，分形維則使用盒維的計算方法提取。在提取出特征參數(shù)的基礎上分析了不同情感在不同特征參數(shù)下的差異，分析過程中發(fā)現(xiàn)，在憤怒，高興，傷心這三種情感的識別中，憤怒和高興這兩種情感的在單個特征參數(shù)上差異

3、不是很明顯，必須通過在一組特征分量組成的特征矢量上體現(xiàn)差異。實驗結(jié)果證明，本文提出的使用分形維描述語音信號的混沌程度以及使用RBF網(wǎng)絡進行識別，效果是令人滿意的，在樣本空間中，識別正確率達到了100％，同時RBF網(wǎng)絡體現(xiàn)出收斂速度快，識別正確率高的優(yōu)點。在實現(xiàn)RBF識別情感的基礎上，同時還訓練了一個BP網(wǎng)絡進行了對比試驗。實驗表明，BP網(wǎng)絡的收斂速度慢，特別有時候由于初始值設置不恰當導致了BP網(wǎng)絡在訓練過程中不收斂的情況。RBF網(wǎng)絡不僅