说话人功能性副语音自动检测算法

功能性副语音如笑声、哭声、叹息声等的研究在情感识别领域中越来越受到关注,开始被作为识别说话人情感重要的信息之一.然而在应用与研究中功能性副语音能否被自动检出是前提.针对这一需求,根据音频分割算法提出了基于定长分段的功能性副语音自动检测算法以及基于距离与贝叶斯的功能性副语音自动检测算法.并提出了结合静音帧语音分割点确认算法对分割点进一步确认,而且通过实验验证了该算法是有效的.通过实验对比两种检测算法的优劣,实验结果表明:基于定长分段自动检测算法较好,检测率达到70％,较基于距离与贝叶斯的检测算法高出5％.     

面向情感语音识别的建模方法研究

情感是语音识别研究中一个不可避免的问题,不同的情感对于语音有着不同的影响,这种影响使得中性语音识别系统在实际应用中的识别效果大打折扣。对于类似的影响通常的解决方法有寻找鲁棒特征,特征归一化以度模型调整训练等。本文通过自适应方法,使用少量情感数据,在中性语音模型的基础上自适应得到新的情感语音模型。实验证明,新模型对于情感语音有着更好的整体识别率。     

融合模糊认知图用于语音情感识别

模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map,FCM）作为一种图分析方法已在数据分类方面得到应用,为了提高其在语音情感识别中的分类精度,提出了融合FCM的方法。其中包括特征级融合和决策级融合两种方式。详细分析了这两种方式并提出将传统的模糊认知图的数值型输出转化为概率型输出,为不同特征提供了统一范围的初级识别结果。在此基础上,提出了自适应权值决策级融合方法。该方法充分考虑了分类器对不同特征的识别准确率差异。实验证明,提出的融合FCM方法相较于单一特征和单一分类器,具有更优的分类性能,同时大大降低了情感间的混淆程度。     

自适应语音情感识别研究

本文提出一种基于特定人的、自适应语音情感识别方法。初始训练样本来自不同的人,随着对特定用户识别次数的增加,检测并替换模型中的异常点(即与该用户情感表达差异较大的样本),使模型逐渐向特定用户迁移,最终得到该用户的个性化模型。实验结果表明,自适应的语音情感识别方法对特定人的语音情感识别有较好的识别率。     

语音情感识别综述

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。     

语音情感识别研究进展

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。     

语音情感识别研究进展*

首先介绍了语音情感识别系统的组成,重点对情感特征和识别算法的研究现状进行了综述,分析了主要的语音情感特征,阐述了代表性的语音情感识别算法以及混合模型,并对其进行了分析比较。最后,指出了语音情感识别技术的可能发展趋势。     

语音情感识别的研究进展

总结了语音情感识别研究的主要成果,分析了带有情感的语音的特征,阐述了现有的几种从语音中提取情感的方法,并对其进行分析比较,指出了语音情感识别技术的可能发展趋势。     

语音情感识别研究综述

语音不仅包含说话人所要表达的语义信息,也蕴含着说话人所要表达的情感信息.语音情感识别是人机情感交互的关键,对语音情感的有效识别能够提升语音可懂度,使各种智能设备最大限度理解用户意图,提高机器人性化水平,从而更好地为人类服务.采用文献研究法从语音情感语料库、语音情感特征提取、语音情感模型的构建以及语音情感识别的应用等方面对其研究现状和进展进行了综述;同时,对其未来发展趋势也进行了展望.旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行详细分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考.     

语音情感识别研究综述

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。     

Context-Independent Multilingual Emotion Recognition from Speech Signals

This paper presents and discusses an analysis of multilingual emotion recognition from speech with database-specific emotional features. Recognition was performed on English, Slovenian, Spanish, and French InterFace emotional speech databases. The InterFace databases included several neutral speaking styles and six emotions: disgust, surprise, joy, fear, anger and sadness. Speech features for emotion recognition were determined in two steps. In the first step, low-level features were defined and in the second high-level features were calculated from low-level features. Low-level features are composed from pitch, derivative of pitch, energy, derivative of energy, and duration of speech segments. High-level features are statistical presentations of low-level features. Database-specific emotional features were selected from high-level features that contain the most information about emotions in speech. Speaker-dependent and monolingual emotion recognisers were defined, as well as multilingual recognisers. Emotion recognition was performed using artificial neural networks. The achieved recognition accuracy was highest for speaker-dependent emotion recognition, smaller for monolingual emotion recognition and smallest for multilingual recognition. The database-specific emotional features are most convenient for use in multilingual emotion recognition. Among speaker-dependent, monolingual, and multilingual emotion recognition, the difference between emotion recognition with all high-level features and emotion recognition with database-specific emotional features is smallest for multilingual emotion recognition—3.84%.     

维度语音情感识别研究综述

情感识别是多学科交叉的研究方向,涉及认知科学、心理学、信号处理、模式识别、人工智能等领域的研究热点,目的是使机器理解人类情感状态,进而实现自然人机交互.首先,从心理学及认知学角度介绍了语音情感认知的研究进展,详细介绍了情感的认知理论、维度理论、脑机制以及基于情感理论的计算模型,旨在为语音情感识别提供科学的情感理论模型;然后,从人工智能的角度,系统地总结了目前维度情感识别的研究现状和发展,包括语音维度情感数据库、特征提取、识别算法等技术要点;最后,分析了维度情感识别技术目前面临的挑战以及可能的解决思路,对未来研究方向进行了展望.     

语音情感识别研究进展综述

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.     

跨库语音情感识别研究进展

语音情感识别在人机交互过程中发挥极为重要的作用,近年来备受关注.目前,大多数的语音情感识别方法主要在单一情感数据库上进行训练和测试.然而,在实际应用中训练集和测试集可能来自不同的情感数据库.由于这种不同情感数据库的分布存在巨大差异性,导致大多数的语音情感识别方法取得的跨库识别性能不尽人意.为此,近年来不少研究者开始聚焦跨库语音情感识别方法的研究.本文系统性综述了近年来跨库语音情感识别方法的研究现状与进展,尤其对新发展起来的深度学习技术在跨库语音情感识别中的应用进行了重点分析与归纳.首先,介绍了语音情感识别中常用的情感数据库,然后结合深度学习技术,从监督、无监督和半监督学习角度出发,总结和比较了现有基于手工特征和深度特征的跨库语音情感识别方法的研究进展情况,最后对当前跨库语音情感识别领域存在的挑战和机遇进行了讨论与展望.     

语音情感的维度特征提取与识别

研究了情绪的维度空间模型与语音声学特征之间的关系以及语音情感的自动识别方法。介绍了基本情绪的维度空间模型,提取了唤醒度和效价度对应的情感特征,采用全局统计特征减小文本差异对情感特征的影响。研究了生气、高兴、悲伤和平静等情感状态的识别,使用高斯混合模型进行4种基本情感的建模,通过实验设定了高斯混合模型的最佳混合度,从而较好地拟合了4种情感在特征空间中的概率分布。实验结果显示,选取的语音特征适合于基本情感类别的识别,高斯混合模型对情感的建模起到了较好的效果,并且验证了二维情绪空间中,效价维度上的情感特征对语音情感识别的重要作用。     

实用语音情感识别中的若干关键技术

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。     

基于D-S证据的多语段融合语音情感识别

为获得更丰富的情感信息、有效识别长语音的情感状态,提出基于D-S证据理论的多粒度语段融合语音情感识别方法。采用2种分段方法对语音样本分段,用SVM对语段进行识别,再利用D-S证据理论对各语音段识别结果进行决策融合,得到2种分段方法下语音的情感识别结果,将这2个识别结果进一步融合得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较好的整体识别性能,能有效提高语音情感的识别率。     

基于声学特征的语言情感识别

语音情感识别是语音处理领域中一个具有挑战性和广泛应用前景的研究课题。探索了语音情感识别中的关键问题之一:生成情感识别的有效的特征表示。从4个角度生成了语音信号中的情感特征表示:(1)低层次的声学特征,包括能量、基频、声音质量、频谱等相关的特征,以及基于这些低层次特征的统计特征;(2)倒谱声学特征根据情感相关的高斯混合模型进行距离转化而得出的特征;(3)声学特征依据声学词典进行转化而得出的特征;(4)声学特征转化为高斯超向量的特征。通过实验比较了各类特征在情感识别上的独立性能,并且尝试了将不同的特征进行融合,最后比较了不同的声学特征在几个不同语言的情感数据集上的效果(包括IEMOCAP英语情感语料库、CASIA汉语情感语料库和Berlin德语情感语料库)。在IEMOCAP数据集上,系统的正确识别率达到了71.9%,超越了之前在此数据集上报告的最好结果。