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语音信号中包含着丰富的情感信息,通过对语言信号的分析来识别人的情感是当前一个十分活跃的研究课题。首先介绍了国内外语音情感识别的研究现状,然后分析了语音情感识别研究的关键理论与技术,最后在此基础上进行了总结并概括了语音情感识别研究领域的发展趋势。 相似文献
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语音是人们传递信息内容的同时又表达情感态度的媒介,语音情感识别是人机交互的重要组成部分。由语音情感识别的概念和历史发展进程入手,从6个角度逐步展开对语音情感识别研究体系进行综述。分析常用的情感描述模型,归纳常用的情感语音数据库和不同类型数据库的特点,研究语音情感特征的提取技术。通过比对3种语音情感识别方法的众多学者的多方面研究,得出语音情感识别方法可期望应用场景的态势,展望语音情感识别技术的挑战和发展趋势。 相似文献
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人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。 相似文献
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研究目的就是通过深入分析各种语音情感特征,找出其中对情感识别有较大贡献的特征,并寻找适合的模型将有效特征加以利用。分析和研究了多位科学家在进行语音情感分析过程中采用的方法和技术,通过总结和创新建立了语音情感语料库,并成功地提取了相关的语音信号的特征。研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用,重点研究了MFCC和?驻MFCC,实验发现特征筛选后系统的识别效果有着一定程度的提高。将处理后的频谱特征参数同原有的BP人工神经网络模型有效地结合起来,形成完整的语音情感识别系统,取得了较为满意的识别结果。 相似文献
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多域语音情感识别研究在语料标注方法、录制场景以及交互方式等方面存在差异性,使得构建多域语音情感识别系统变得较为复杂。设计一种基于多操作网络的多域语音情感识别模型,通过组合CASIA、EMODB、SAVEE 3个单域数据库,构建Hybrid-CE、Hybrid-ES、Hybrid-CS、Hybrid-CES 4种多域语音情感数据库及层级多操作网络(HMN)。HMN网络由2个异构并行分支组成,左分支由2个同构并行的一维卷积层构成,卷积层的神经元数量均为128,右分支由并行的Bi-GRU层和Bi-LSTM层构成,GRU和LSTM的记忆单元数量均为64。将原始数据投影到不同的变换空间进行计算,从而更准确地表征语音的情感信息。通过分层的Concate、Add和Multiply多操作运算,将左右分支提取的不同特征进行多重融合。在此基础上,计算梅尔频率倒谱系数、色谱图、谱对比度等低级描述符特征的高级统计函数,得到219维特征作为模型HMN的输入。实验结果表明,该模型在4种多域数据库上的F1-score分别达到82.22%、65.02%、70.59%、73.47%,具有较好的鲁棒性和泛化性。 相似文献
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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. 相似文献
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全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法 总被引:7,自引:1,他引:6
在利用全局特征进行语音情感特征分析的基础上,提出了采用情感语句中各元音时序结构作为新的特征,并针对不同语句中包含不同元音个数的情况,提出了零补齐、分局均值补齐、前均值补齐三种不同的规整方法.以从10名话者中搜集的带有欢快、愤怒、惊奇、悲伤4种情感的1000句语句作为样本,本文对语音情感特征进行了分析.实验结果表明利用全局特征和时序特征相结合,对时序特征采用前均值补齐,同时使用修正二次判别函数(MQDF)进行情感识别能够获得94%的平均情感识别率. 相似文献
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为了提高情感识别的准确性,该文以语音信号为研究对象,提出了一种新型的语音情感识别方法.将局部保持投影算法(LPP)的思想融入到主元分析(PCA)的目标函数中,使得在原始变量空间投影到低维空间的过程中,不仅实现了整体方差的最大化,而且保持了局部近邻结构不变,有利于全局和局部特征的全面提取,克服了传统PCA方法只关注全局结构特征而忽略局部特征的缺陷.对比实验结果验证了该方法的可行性和有效性,实现了对喜悦、愤怒、悲伤、恐惧和中性5种人类基本情感的识别,研究成果将为情感识别提供新的研究方法,促进人机交互系统进一步深入发展. 相似文献
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语音信号特征参数研究 总被引:1,自引:0,他引:1
石海燕 《数字社区&智能家居》2008,(2):754-757
在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数,好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数、语音信号特征参数的选择进行了介绍,并介绍了语音信号的短时能量、短时平均幅度的提取。 相似文献
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本文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。 相似文献
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SHI Hai-yan 《数字社区&智能家居》2008,(4)
在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数,好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数、语音信号特征参数的选择进行了介绍,并介绍了语音信号的短时能量、短时平均幅度的提取。 相似文献
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语音情感识别研究进展综述 总被引:6,自引:2,他引:6
对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结,对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望. 从5个角度逐步展开进行归纳总结,即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用,旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考;最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语音情感识别领域所面临的挑战与发展趋势进行了展望.侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析. 相似文献
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稳健语音识别技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
文章在简单叙述稳健语音识别技术产生的背景后,着重介绍了现阶段国内外有关稳健语音识别的主要技术、研究现状及未来发展方向。首先简述了引起语音质量恶化、影响语音识别系统稳健性的干扰源。然后介绍了抗噪语音特征的提取、声学预处理、麦克风阵列及基于人耳的听觉处理等技术路线及发展现状。最后讨论了稳健语音识别技术未来的发展方向。 相似文献