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面向情感语音识别的非线性几何特征提取算法
被引量：
5
1
作者
宋春晓
孙颖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第20期128-133,共6页
针对现有时域、频域属性特征在区分情感状态上存在的局限性,提出一种基于相空间重构理论的非线性几何特征提取方法。首先,通过分析情感语音信号的最小延迟时间和嵌入维数来实现相空间重构;其次,在重构相空间下分析并提取基于轨迹描述轮...
针对现有时域、频域属性特征在区分情感状态上存在的局限性,提出一种基于相空间重构理论的非线性几何特征提取方法。首先,通过分析情感语音信号的最小延迟时间和嵌入维数来实现相空间重构;其次,在重构相空间下分析并提取基于轨迹描述轮廓的五种非线性几何特征;最后,结合韵律特征、MFCC特征和混沌特征,设计实验方案验证所提特征区分情感状态的能力并通过特征选择获得情感信息完整的最优特征集合。选用德语柏林语音库中的五种情感(高兴、悲伤、中性、愤怒、害怕)作为实验数据来源,支持向量机作为识别网络。实验结果表明:与韵律特征、MFCC特征和混沌特征相比,所提特征不仅可以有效地表征语音信号中的情感差异性,也能够弥补现有特征在刻画情感状态上的不足。
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关键词
相空间重构
情感语音识别
非线性几何特征
特征
选择
最优
特征
集合
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职称材料
结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别
被引量：
12
2
作者
孙颖
马江河
张雪英
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第17期116-121,共6页
针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。结合脑电信号的功率谱熵以及非线性属性特征...
针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。结合脑电信号的功率谱熵以及非线性属性特征(近似熵、最大Lyapunov指数、Hurst指数),提出了基于主成分分析(PCA)的非线性全局特征(非线性几何特征+非线性属性特征)和功率谱熵的融合算法,以支持向量机(SVM)为分类器进行情感识别。结果显示,非线性全局特征能更有效地实现情感识别,二分类情感识别率约90%左右。基于PCA的融合情感特征相比单一特征能达到更佳的情感识别性能,四分类实验中平均识别率可达86.42%。结果表明,非线性全局特征相比非线性属性特征情感识别率有所提高,非线性全局特征以及功率谱熵的结合可以构造出更佳的情感脑电特征参数。
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关键词
相空间重构
非线性几何特征
非线性
全局
特征
特征
融合
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职称材料
相空间重构的情感语音特征提取及优化
被引量：
10
3
作者
孙颖
宋春晓
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期162-168,共7页
针对现有语音情感特征在表征情感信息上的不完整,将相空间重构理论引入到情感语音的特征提取中.通过分析不同语音情感状态下相空间重构的几何特性,提取了该重构相空间下基于轨迹的描述轮廓的5种非线性几何特征作为新的情感语音特征参数...
针对现有语音情感特征在表征情感信息上的不完整,将相空间重构理论引入到情感语音的特征提取中.通过分析不同语音情感状态下相空间重构的几何特性,提取了该重构相空间下基于轨迹的描述轮廓的5种非线性几何特征作为新的情感语音特征参数,并根据情感与特征映射的关系提出一种特征参数优化方法.首先,选用德语柏林语音库中的高兴、悲伤、中性和生气4种情感作为实验样本;其次,提取非线性几何特征和非线性属性特征(最小延迟时间、关联维数、Kolmogorov熵、最大Lyapunov指数和Hurst指数);最后,根据设计方案采用支持向量机进行情感语音识别.实验结果表明,该特征相较于非线性属性特征在情感语音识别上有较强的优势度,联合非线性属性特征后,通过特征参数优化的方法获得了最优的非线性特征集合,验证了该方法的实用性.
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关键词
相空间重构
非线性几何特征
特征
参数优化
语音情感识别
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职称材料
题名
面向情感语音识别的非线性几何特征提取算法
被引量：
5
1
作者
宋春晓
孙颖
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第20期128-133,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61371193)
文摘
针对现有时域、频域属性特征在区分情感状态上存在的局限性,提出一种基于相空间重构理论的非线性几何特征提取方法。首先,通过分析情感语音信号的最小延迟时间和嵌入维数来实现相空间重构;其次,在重构相空间下分析并提取基于轨迹描述轮廓的五种非线性几何特征;最后,结合韵律特征、MFCC特征和混沌特征,设计实验方案验证所提特征区分情感状态的能力并通过特征选择获得情感信息完整的最优特征集合。选用德语柏林语音库中的五种情感(高兴、悲伤、中性、愤怒、害怕)作为实验数据来源,支持向量机作为识别网络。实验结果表明:与韵律特征、MFCC特征和混沌特征相比,所提特征不仅可以有效地表征语音信号中的情感差异性,也能够弥补现有特征在刻画情感状态上的不足。
关键词
相空间重构
情感语音识别
非线性几何特征
特征
选择
最优
特征
集合
Keywords
phase space reconstruction
emotional speech recognition
nonlinear geometric features
feature selection
optimal feature set
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别
被引量：
12
2
作者
孙颖
马江河
张雪英
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第17期116-121,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61371193)
山西省青年科技研究基金(No.2013021016-2)
文摘
针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。结合脑电信号的功率谱熵以及非线性属性特征(近似熵、最大Lyapunov指数、Hurst指数),提出了基于主成分分析(PCA)的非线性全局特征(非线性几何特征+非线性属性特征)和功率谱熵的融合算法,以支持向量机(SVM)为分类器进行情感识别。结果显示,非线性全局特征能更有效地实现情感识别,二分类情感识别率约90%左右。基于PCA的融合情感特征相比单一特征能达到更佳的情感识别性能,四分类实验中平均识别率可达86.42%。结果表明,非线性全局特征相比非线性属性特征情感识别率有所提高,非线性全局特征以及功率谱熵的结合可以构造出更佳的情感脑电特征参数。
关键词
相空间重构
非线性几何特征
非线性
全局
特征
特征
融合
Keywords
phase space reconstruction
nonlinear geometric features
nonlinear global feature
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
相空间重构的情感语音特征提取及优化
被引量：
10
3
作者
孙颖
宋春晓
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期162-168,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371193)
文摘
针对现有语音情感特征在表征情感信息上的不完整,将相空间重构理论引入到情感语音的特征提取中.通过分析不同语音情感状态下相空间重构的几何特性,提取了该重构相空间下基于轨迹的描述轮廓的5种非线性几何特征作为新的情感语音特征参数,并根据情感与特征映射的关系提出一种特征参数优化方法.首先,选用德语柏林语音库中的高兴、悲伤、中性和生气4种情感作为实验样本;其次,提取非线性几何特征和非线性属性特征(最小延迟时间、关联维数、Kolmogorov熵、最大Lyapunov指数和Hurst指数);最后,根据设计方案采用支持向量机进行情感语音识别.实验结果表明,该特征相较于非线性属性特征在情感语音识别上有较强的优势度,联合非线性属性特征后,通过特征参数优化的方法获得了最优的非线性特征集合,验证了该方法的实用性.
关键词
相空间重构
非线性几何特征
特征
参数优化
语音情感识别
Keywords
phase space reconstruction
nonlinear geometric features
feature parameter optimization
speech emotion recognition
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向情感语音识别的非线性几何特征提取算法
宋春晓
孙颖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别
孙颖
马江河
张雪英
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
相空间重构的情感语音特征提取及优化
孙颖
宋春晓
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
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职称材料
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