基于TEO特征的抗噪語音情感識(shí)別.pdf

1、語音情感識(shí)別是人工智能研究中一個(gè)新興的也是一個(gè)重要的分支。語音情感識(shí)別在人機(jī)接口中扮演重要的角色，在人機(jī)交互、安全系統(tǒng)、以及多媒體檢索中有著廣泛的應(yīng)用前景。語音情感識(shí)別主要包括情感語音庫建立、語音前端處理、語音情感特征提取以及語音情感特征分類方法這幾個(gè)重要的部分。本文首先對(duì)語音情感的分類及幾種分類的依據(jù)做了簡(jiǎn)單介紹，依據(jù)我們選定的情感分類，建立了本文試驗(yàn)用的純凈情感語音庫，在此基礎(chǔ)上，建立了在不同信噪比的含噪聲語音庫。然后，介紹了語音信

2、號(hào)處理的基本知識(shí)，主要是本文中各種算法所依賴的語音信號(hào)處理算法。針對(duì)語音情感識(shí)別最終要應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活的實(shí)際情況，本文主要研究了在噪聲情況下，語音情感識(shí)別的處理方法。分別對(duì)應(yīng)語音情感處理的幾個(gè)部分，在前端處理中降低噪聲的影響，同時(shí)選用抗噪聲的端點(diǎn)檢測(cè)方法，在噪聲情況下，準(zhǔn)確的識(shí)別出語音端點(diǎn)。在特征選擇方面，選取了抗噪聲的語音情感特征。最后通過HMM模型對(duì)語音情感進(jìn)行識(shí)別。 在噪聲環(huán)境下語音情感識(shí)別的研究還處在初級(jí)階段。本文主要在以

3、下幾個(gè)方面對(duì)抗噪聲語音情感識(shí)別作了研究： (1)針對(duì)在噪聲環(huán)境下準(zhǔn)確端點(diǎn)檢測(cè)的難度，本文利用結(jié)合譜減法增強(qiáng)的信息譜熵端點(diǎn)檢測(cè)改進(jìn)算法(IABSE)和結(jié)合ICA降噪和改進(jìn)子帶譜熵提出新的端點(diǎn)檢測(cè)算法(ICASE)針對(duì)高斯噪聲和非高斯噪聲情況下的端點(diǎn)檢測(cè)，提高了情感識(shí)別在前端的抗噪聲能力。 (2)在情感特征方面，本文采用基于TEO算子的抗噪聲特征。TEO基頻特征和NFD_Mel倒譜系數(shù)等特征，由于TEO算子的特性使得這些特征