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题名实用语音情感的特征分析与识别的研究
被引量：33
- 1
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作者
黄程韦
赵艳
金赟
于寅骅
赵力
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机构
东南大学水声信号处理教育部重点实验室
徐州师范大学物理与电子工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期112-116,共5页
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基金
国家自然科学基金(60472058
60975017
+1 种基金
51075068)
江苏省自然科学基金(BK2008291)资助课题
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文摘
该文针对语音情感识别在实际中的应用,研究了烦躁等实用语音情感的分析与识别。通过计算机游戏诱发的方式采集了高自然度的语音情感数据,提取了74种情感特征,分析了韵律特征、音质特征与情感维度之间的关系,对烦躁等实用语音情感的声学特征进行了评价与选择,提出了针对实际应用环境的可拒判的实用语音情感识别方法。实验结果表明,文中采用的语音情感特征,能较好识别烦躁等实用语音情感,平均识别率达到75%以上。可拒判的实用语音情感识别方法,对模糊的和未知的情感类别的分类进行了合理的决策,在语音情感的实际应用中具有重要的意义。
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关键词
语音识别
实用语音情感
韵律特征
音质特征
拒判方法
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Keywords
Speech recognition
Practical speech emotion
Prosody features
Voice quality features
Rejection decision
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分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名实用语音情感数据库的设计与研究
被引量：12
- 2
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作者
黄程韦
金赟
赵艳
于寅骅
赵力
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机构
东南大学水声信号处理教育部重点实验室
徐州师范大学物理与电子工程学院
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出处
《声学技术》
CSCD
2010年第4期396-399,共4页
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基金
国家自然科学基金(60472058,60975017)
江苏省自然科学基金(BK2008291)
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文摘
针对实用语音情感研究的需要,设计并且建立了诱发语音情感数据库。根据刺激评估表,设计了一种基于计算机游戏的情感诱发方式,首次针对汉语音的实用语音情感进行了情感数据的采集和情感语音库的建立。对烦躁、紧张和喜悦等三种具有实际应用意义的语音情感进行了有效的诱发,录制了情感语音数据,并进行了数据的检验与听辩测试。结果显示,采用计算机游戏诱发情感的方法能够有效地采集自然度较高的实用语音情感数据,为实用语音情感的特征分析与识别提供了必要的研究基础。
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关键词
实用语音情感
刺激评估表
诱发语音
情感数据库
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Keywords
practical speech emotion
stimulus evaluation checks
elicited speech
emotion database
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分类号
TP392
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进的蛙跳算法与支持向量机的实用语音情感识别
被引量：13
- 3
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作者
张潇丹
胡峰
赵力
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机构
东南大学信息科学与工程学院水声信号处理教育部重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2011年第5期678-689,共12页
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基金
国家自然基金项目批准号:60472058
项目名称:汉语数字助听器关键算法研究
+1 种基金
国家自然基金项目批准号:60975017
项目名称:耳语音情感特征分析与识别方法研究
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文摘
支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。
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关键词
支持向量机
混合蛙跳算法
混沌
实用语音情感
情感识别
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Keywords
Support Vector Machine（SVM）
Shuffled Frog Leaping Algorithm（SFLA）
Chaos
Practical Speech Emotion
Emotion Recognition
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分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名实用语音情感识别中的若干关键技术
被引量：36
- 4
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作者
赵力
黄程韦
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机构
东南大学信息科学与工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2014年第2期157-170,共14页
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基金
国家自然科学基金(61273266
61231002
+4 种基金
61375028
61301219
61301295)资助项目
教育部博士点专项基金(20110092130004)资助项目
江苏省自然科学基金(ZKJ201202)资助项目
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文摘
介绍了语音情感识别领域的最新进展和今后的发展方向,特别是介绍了结合实际应用的实用语音情感识别的研究状况。主要内容包括:对情感计算研究领域的历史进行了回顾,探讨了情感计算的实际应用;对语音情感识别的一般方法进行了总结,包括情感建模、情感数据库的建立、情感特征的提取,以及情感识别算法等;结合具体应用领域的需求,对实用语音情感识别方法进行了重点分析和探讨;分析了实用语音情感识别中面临的困难,针对烦躁等实用情感,总结了实用情感语音语料库的建立、特征分析和实用语音情感建模的方法等。最后,对实用语音情感识别研究的未来发展方向进行了展望,分析了今后可能面临的问题和解决的途径。
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关键词
实用语音情感识别
情感计算
特征分析
情感模型
语料库
识别方法
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Keywords
practical speech emotion recognition
affective computing
feature analysis
emo- tion model
speech database
recognition method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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