基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的語(yǔ)音情感識(shí)別研究.pdf

1、信息技術(shù)的快速發(fā)展使得人類(lèi)與計(jì)算機(jī)的關(guān)系日益密切,智能人機(jī)交互已成為人工智能領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)之一。情感識(shí)別作為智能人機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù)之一,在其中也扮演著重要角色,對(duì)其研究也在如火如荼地進(jìn)行。由于語(yǔ)音是情感表達(dá)的有效途徑,因此智能計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)音的情感識(shí)別能力就成為情感識(shí)別研究中的重點(diǎn)。本文首先對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別的背景及應(yīng)用領(lǐng)域做了介紹,然后對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀及目前遇到的問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié),對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別的研究進(jìn)展和研究成果進(jìn)行了綜述。

2、本文在參考現(xiàn)有情感語(yǔ)音錄制方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù),并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行了一系列預(yù)處理操作,對(duì)語(yǔ)音情感特征進(jìn)行了分析和提取,確定了用于本文研究的11種情感特征參數(shù)。語(yǔ)音情感識(shí)別在本質(zhì)上屬于模式識(shí)別的分類(lèi)問(wèn)題。采用傳統(tǒng)的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行情感分類(lèi)時(shí),需要在很大的訓(xùn)練集上建立待標(biāo)注概念的統(tǒng)計(jì)模型,從而保證所得到的分類(lèi)器具有良好的推廣性能。而訓(xùn)練樣本的人工標(biāo)注是一件很費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作,尤其是針對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別用的語(yǔ)料庫(kù),迄今為止可利用的

3、資源又很有限。半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種利用未標(biāo)注樣本中隱含的信息來(lái)提高分類(lèi)器泛化能力的方法,在很多領(lǐng)域中已得到廣泛應(yīng)用。它能夠有效地減少制作語(yǔ)音情感識(shí)別語(yǔ)料庫(kù)時(shí)所必須的手工工作量?；诖?本文將半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用于語(yǔ)音情感識(shí)別。以條件隨機(jī)場(chǎng)模型為初始分類(lèi)器,通過(guò)自訓(xùn)練算法,對(duì)未標(biāo)注樣本進(jìn)行標(biāo)注選取置信度較高的數(shù)據(jù)加入到訓(xùn)練集。通過(guò)循環(huán)迭代得出最終的語(yǔ)音情感識(shí)別分類(lèi)器。本文采用該方法進(jìn)行了語(yǔ)音情感識(shí)別,并將它與有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)