分段复合多尺度模糊熵和IGWO-SVM的脑电情感识别

为提高脑电的情感识别率,提出了分段复合多尺度模糊熵算法,采用分段粗粒化和计算复合多尺度模糊熵的策略,使提取特征较好地解决了数据缺失和计算不准确的问题;同时构造了应用余弦非线性收敛因子和动静态位置更新的灰狼算法优化支持向量机分类模型。为证明所提两种算法的有效性,进行了仿真实验验证,并在公开DEAP数据库下与几种常见的支持向量机优化模型比较脑电的情感识别率,结果表明在提出的模型下,效价、唤醒度、优势度、喜欢度的平均识别率分别为87.27%、87.81%、89.06%、87.58%,均高于其他算法。另外对比了高/低喜欢度下效价和唤醒度的分类,实验表明喜欢度低时情感识别率较高。     

基于改进型SVM算法的语音情感识别

为有效提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种改进型的支持向量机(SVM)算法。该算法首先利用遗传算法对SVM参数惩罚因子和核函数中参数进行优化,然后用优化后的参数进行语音情感的建模与识别。在柏林数据集上进行7种和常用5种情感识别实验,取得了91.03%和96.59%的识别率,在汉语情感数据集上,取得了97.67%的识别率。实验结果表明该算法能够有效识别语音情感。     

基于SVM的语音情感识别算法

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法.该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别.在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Cl...     

面向语音情感识别的语谱特征提取算法研究

语音情感识别的精度很大程度上取决于不同情感间的特征差异性。从分析语音的时频特性入手,结合人类的听觉选择性注意机制,提出一种基于语谱特征的语音情感识别算法。算法首先模拟人耳的听觉选择性注意机制,对情感语谱信号进行时域和频域上的分割提取,从而形成语音情感显著图。然后,基于显著图,提出采用Hu不变矩特征、纹理特征和部分语谱特征作为情感识别的主要特征。最后,基于支持向量机算法对语音情感进行识别。在语音情感数据库上的识别实验显示,提出的算法具有较高的语音情感识别率和鲁棒性,尤其对于实用的烦躁情感的识别最为明显。此外,不同情感特征间的主向量分析显示,所选情感特征间的差异性大,实用性强。     

基于深度信念网络的语音情感识别的研究

针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%.     

基于聚合经验模态分解的情感语音特征提取

特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法以非线性的处理方式提取特征。情感语音信号经EEMD分解后得到一组固有模态函数(IMF),利用相关系数法筛选出有效分量集合,对集合函数计算得到IMF能量特征(IMFE)。选用德国柏林语音库作为实验数据来源,将IMFE特征、韵律特征、梅尔倒谱系数特征以及三者的融合特征分别输入到支持向量机中,通过比较不同特征的识别结果验证IM FE特征的有效性。实验结果表明,IM FE特征与声学特征融合后的平均识别率达到91.67%,可有效区分不同的情感状态。     

ITD在语音情感识别中的研究

为了更好地表征语音情感状态,将固有时间尺度分解（ITD）用于语音情感特征提取。从语音信号中得到前若干阶合理旋转（PR）分量,并提取PR分量的瞬时参数特征和关联维数,以此作为新的情感特征参数,结合传统特征使用支持向量机（SVM）进行语音情感识别实验。实验结果显示,引入PR特征参数后,与传统特征的方案相比,情感识别率有了明显提高。     

基于EMD的改进MFCC的语音情感识别

人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性。为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别。仿真实验结果表明：改进的MFCC识别率达到77.17%,在不同的信噪比下,识别率最大可提高3.26%。     

Hilbert边际能量谱在语音情感识别中的应用

情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换（HHT）对情感语音进行处理,得到情感语音的希尔伯特边际能量谱;通过对不同情感语音的边际能量谱基于Mel尺度的比较分析,提出了一组新的情感特征：Mel频率边际能量系数（MFEC）、Mel频率子带频谱质心（MSSC）、Mel频率子带频谱平坦度（MSSF）;利用支持向量机（SVM）对5种情感语音即悲伤、高兴、厌倦、愤怒和平静进行了识别。实验结果表明,通过该方法提取的新的情感特征具有较好的识别效果。     

基于多级SVM分类的语音情感识别算法

为了提高语音情感识别系统的识别准确率,本文在传统支持向量机(SVM)方法的基础之上,提出了一种基于PCA的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开,针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感,采用主成分分析法(PCA)进行特征降维,然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比,本文提出的方法可将7种情感的平均识别率提高5.05%,并且特征维度可降低58.3%,从而证明了本文所提出的方法的正确性与有效性。     

触觉手势情感识别的超限学习方法

为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST（corpus of social touch）数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征。利用极限学习机分类器探究不同手势下的情感识别,对14种手势下的3种情感（温柔、正常、暴躁）进行识别,准确度较高,且识别速度快识别时间短。结果表明,手势的不同会影响情感识别的准确率,其中手势“stroke”的识别效果在不同分类器下的分类精度均为最高,且有较好的分类精度,达到72.07%;极限学习机作为触觉情感识别的分类器,具有较好的分类效果,识别速度快;有的手势本身对应着某种情感,从而影响分类结果。     

语音情感智能识别的建模与仿真

语音情感信息具有非线性、信息冗余、高维等复杂特点,数据含有大量噪声,传统识别模型难以消除冗余和噪声信息,导致语音情感识别正确率十分低.为了提高语音情感识别正确率,利用小波分析去噪和神经网络的非线性处理能力,提出一种基于过程神经元网络的语音情感智能识别模型.采用小波分析对语音情感信号进行去噪处理,利用主成分分析消除语音情感特征中的冗余信息,采用过程神经元网络对语音情感进行分类识别.仿真结果表明,基于过程神经元网络的识别模型的识别率比K近邻提高了13％,比支持向量机提高了8.75％,该模型是一种有效的语音情感智能识别工具.     

基于PCA和SVM的普通话语音情感识别

在语音情感识别中,情感特征的选取与抽取是重要环节。目前,还没有非常有效的语音情感特征被提出。因此,在包含6种情感的普通话情感语料库中,根据普通话不同于西方语种的特点,选取了一些有效的情感特征,包含Mel频率倒谱系数、基频、短时能量、短时平均过零率和第一共振峰等,进行提取并计算得到不同的统计量;接着采用主成分分析(PCA)进行抽取;最后利用基于支持向量机(SVM)的语音情感识别系统进行分类。实验结果表明, 与其他一些重要的研究结果相比,该方法得到了较高的平均情感识别率, 且情感特征的选取、抽取及建模是合理、有效的。     

基于脑电信号的情感识别研究

针对如何提高脑电信号情感识别的正确率这一问题,在得到的原始脑电信号进行分频带特征提取后,一方面采用支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯和神经网络算法对小波熵、近似熵、功率谱密度、微分熵,进行训练和分类学习;另一方面,基于四种不同的电极放置方式,对微分熵特征采用支持向量机和经遗传算法参数寻优的支持向量机算法进行训练。结果显示,在12通道条件下能够得到91.99%的总体准确率,最高情感识别准确率已经达到97.59%。研究结果表明,减少电极可以获得较高的情感识别分类结果,并且采用参数寻优后的支持向量机算法能够有效提升准确率。     

混合多尺度卷积结合双层LSTM语音情感识别

针对深度学习算法在语音情感特征提取方面的不足以及识别准确率不高的问题,本文通过提取语音数据中有效的情感特征,并将特征进行多尺度拼接融合,构造语音情感特征,提高深度学习模型对特征的表现能力。传统递归神经网络无法解决语音情感识别长时依赖问题,本文采用双层LSTM模型来改进语音情感识别效果,提出一种混合多尺度卷积与双层LSTM模型相结合的模型。实验结果表明,在中科院自动化所汉语情感数据库（CASIA）和德国柏林情感公开数据集（Emo-DB）下,本文所提语音情感识别模型相较于其他情感识别模型在准确率方面有较大提高。     

基于NSCT和支持向量机的SAR图像识别

针对传统的合成孔径雷达图像（SAR）识别算法识别精度低,用时长等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）和支持向量机（SVM）的SAR图像识别算法。首先通过非下采样轮廓波变换将目标图像分解成不同的尺度,然后得到目标图像的低频分量和高频分量;接着在高频分量中提取方向梯度直方图特征（HOG）,在低频分量中利用局部二值化算法（Local Binary Pattern,LBP）提取纹理特征;然后将提取的梯度方向直方图特征和局部二值化特征空间连结,并使用支持向量机（SVM）作为分类器;最后对算法进行了测试。实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高了SAR图像目标分类的精度,在MSTAR数据库上的准确率达到90.7%,而且对相干斑的影响具有较高的鲁棒性。     

核典型相关分析算法的多特征融合情感识别

为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互补性,采用KCCA将它们进行融合,降低特征向量的维数,利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验,结果表明,MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。     

模糊支持向量机情感状态识别的研究*

针对已有的情感生理参数样本类内聚合度低、不同状态较难区分的特点,提出了一种改进的模糊支持向量机识别方法.模糊隶属度函数采用高斯分布形式,高斯分布的参数分别由同类样本数据形成的最小超球体半径和样本之间的紧密程度决定.该方法计算样本模糊隶属度时,不仅考虑样本与类中心的距离关系,还要考虑样本与样本之间的关系.实验显示改进的模...     

Class-specific multiple classifiers scheme to recognize emotions from speech signals

Automatic emotion recognition from speech signals is one of the important research areas, which adds value to machine intelligence. Pitch, duration, energy and Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) are the widely used features in the field of speech emotion recognition. A single classifier or a combination of classifiers is used to recognize emotions from the input features. The present work investigates the performance of the features of Autoregressive (AR) parameters, which include gain and reflection coefficients, in addition to the traditional linear prediction coefficients (LPC), to recognize emotions from speech signals. The classification performance of the features of AR parameters is studied using discriminant, k-nearest neighbor (KNN), Gaussian mixture model (GMM), back propagation artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM) classifiers and we find that the features of reflection coefficients recognize emotions better than the LPC. To improve the emotion recognition accuracy, we propose a class-specific multiple classifiers scheme, which is designed by multiple parallel classifiers, each of which is optimized to a class. Each classifier for an emotional class is built by a feature identified from a pool of features and a classifier identified from a pool of classifiers that optimize the recognition of the particular emotion. The outputs of the classifiers are combined by a decision level fusion technique. The experimental results show that the proposed scheme improves the emotion recognition accuracy. Further improvement in recognition accuracy is obtained when the scheme is built by including MFCC features in the pool of features.