基于SVM的漢語語音情感識別的研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，對人機交互能力的要求不斷提高，語音信號中的情感信息近年來正越來越受到人們的重視，特別是在語音合成和語音識別領域。從信號處理的觀點來看，語音信號不僅包括了文字信息，還包括了說話人的語調(diào)和情感信息。情感可被分為兩類：主要(原始)情感和次要(派生)情感。主要情感包括害怕、憤怒、高興、悲傷和厭惡，是所有社會化的哺乳動物共有的，有其特殊的表現(xiàn)形式。次要情感包括自豪、感激、悲痛、親切和驚奇，是主要情感的變化或組合形式，其中一些是

2、人類特有的。語音信號的情感識別也可以看成一個模式識別問題。 本文介紹了基于SVM的漢語語音情感識別。通過對國內(nèi)外相關研究的了解并結合自己的試驗，將情感類型劃分為高興、憤怒、驚奇和悲傷四類，并遵循相應的原則，采用剪輯法和錄音法分別建立了Speaker-Independent和Speaker-Dependent兩個小規(guī)模的漢語語音情感數(shù)據(jù)庫；然后從語音信號中提取了能量、基頻和語速等相關的特征參數(shù)。并且，在此數(shù)據(jù)庫的基礎上對這些情感聲

3、學特征參數(shù)作了統(tǒng)計分析，分別從基頻、能量和語速特性描述了人類四大主要情感之間的不同特點。對于包含四種情感的語音情感的確認任務來說，一共需要訓練4個二元分類器，分別對應四種情感(高興、憤怒、驚奇、悲傷)的支持向量，訓練集中的每類情感數(shù)據(jù)對應的支持向量經(jīng)訓練后被確定為相應的情感類，其它非本類的情感則被標上否定標志，分別識別了Speaker-Independent及Speaker-Dependent漢語語音情感數(shù)據(jù)庫，給出了識別結果和實驗分析