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维度语音情感识别研究综述
引用本文:李海峰,陈婧,马琳,薄洪健,徐聪,李洪伟.维度语音情感识别研究综述[J].软件学报,2020,31(8):2465-2491.
作者姓名:李海峰  陈婧  马琳  薄洪健  徐聪  李洪伟
作者单位:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001;深圳航天科技创新研究院,广东深圳518057;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001;深圳航天科技创新研究院,广东深圳518057
基金项目:国家重点研发计划项目(2018YFC0806800),国家自然科学基金项目(61671187),深圳市基础研究项目(JCYJ20180507183608379),深圳市创新环境建设计划重点实验室项目(ZDSYS201707311437102),语言语音教育部-微软重点实验室开放基金资助项目(HIT.KLOF.20160xx),应用基础研究项目(CJN13J004)
摘    要: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.本文首先从心理学及认知学角度介绍了语音情感认知研究进展,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.

关 键 词:情感维度模型  语音情感认知理论  情感计算  语音情感特征提取  维度情感识别算法
收稿时间:2019/6/30 0:00:00
修稿时间:2019/9/24 0:00:00

Dimensional Speech Emotion Recognition Review
LI Hai-Feng,CHEN Jing,MA Lin,BO Hong-Jian,XU Cong,LI Hong-Wei.Dimensional Speech Emotion Recognition Review[J].Journal of Software,2020,31(8):2465-2491.
Authors:LI Hai-Feng  CHEN Jing  MA Lin  BO Hong-Jian  XU Cong  LI Hong-Wei
Affiliation:School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;Shenzhen Academy of Aerospace Technology, Shenzhen 518057, China
Abstract:Emotion recognition is an interdisciplinary research field which relates to cognitive science, psychology, signal processing, pattern recognition, artificial intelligence and so on, aiming at helping computer understand human emotion state to realize natural human-computer interaction. In this survey, the psychological theory of emotion is firstly introduced as the theoretical basis for the emotion model used in emotion recognition, including appraisal theory, dimensional models of emotion, brain mechanisms and computing models. Then, the advanced technologies of dimensional emotion recognition from the artificial intelligence perspective, such as the speech emotion corpora, feature extraction, classification, are presented in detail. Finally, the challenges of dimensional emotion recognition are discussed and the workable solutions and future research directions are proposed.
Keywords:dimensional emotion model  cognitive theory of speech emotions  affective computing model  emotion-related feature extraction from speech  speech emotion recognition algorithms
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