基于改进GMM的耳语语音情感识别方法研究

提出一种基于改进GMM模型的耳语情感语音识别方法.该方法在GMM的每个成员通过用矢量量化误差值取代传统GMM的输出概率值来计算模型的得分,使得建模时所需训练数据量减少,并且识别速度有所提高.实验结果表明当训练数据较少时,提出的新的识别方法的实验结果明显好于传统的GMM方法,证明了该方法的有效性.     

语音情感识别研究

随着情感信息处理研究的不断深入,人们对语音信号中情感的研究越来越重视.探讨了情感的分类、建模,接着给出语音情感识别系统的总体框架,然后对各个组成部分进行阐述.介绍了现阶段常用特征参数的提取及其有效性分析方法,归纳了比较流行的情感分类算法.对语音情感识别的发展趋势进行了展望.     

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。     

基于改进语音处理的卷积神经网络中文语音情感识别方法

语音情感识别在人机交互中具有重要意义。为解决中文语音情感识别效率和准确率低等问题,提出一种基于Trumpet-6卷积神经网络模型的中文语音情感识别方法。在MFCC特征提取过程中,通过增加分帧加窗操作时采样点的个数,增添每个汉明窗内的特征及减少汉明窗个数,从而缩小MFCC特征图的像素尺寸,提高单次识别的处理效率。在此基础上,使用高斯白噪声对数据集进行数据增强处理,缓解训练过程中的过拟合问题。在CASIA语音情感数据集上的实验结果表明,该方法的测试准确率达95.7%,优于Lenet-5、RNN、LSTM等传统方法,且Trumpet-6卷积神经网络模型采用2 048个采样点,仅需176 550个待训练参数,与采用DCNN的ResNet34和循环神经网络模型相比,参数更少,结构更简单,处理速度更快。     

基于改进语音处理的卷积神经网络中文语音情感识别方法

语音情感识别在人机交互中具有重要意义。为解决中文语音情感识别效率和准确率低等问题,提出一种基于Trumpet-6卷积神经网络模型的中文语音情感识别方法。在MFCC特征提取过程中,通过增加分帧加窗操作时采样点的个数,增添每个汉明窗内的特征及减少汉明窗个数,从而缩小MFCC特征图的像素尺寸,提高单次识别的处理效率。在此基础上,使用高斯白噪声对数据集进行数据增强处理,缓解训练过程中的过拟合问题。在CASIA语音情感数据集上的实验结果表明,该方法的测试准确率达95.7%,优于Lenet-5、RNN、LSTM等传统方法,且Trumpet-6卷积神经网络模型采用2 048个采样点,仅需176 550个待训练参数,与采用DCNN的ResNet34和循环神经网络模型相比,参数更少,结构更简单,处理速度更快。     

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。     

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.     

基于过程神经元的语音情感识别的建模与仿真

为克服由传统语音情感识别模型的缺陷导致的识别正确率不高的问题,将过程神经元网络引入到语音情感识别中来。通过提取基频、振幅、音质特征参数作为语音情感特征参数,利用小波分析去噪,主成分分析（PCA）消除冗余,用过程神经元网络对生气、高兴、悲伤和惊奇四种情感进行识别。实验结果表明,与传统的识别模型相比,使用过程神经元网络具有较好的识别效果。     

语音信号中的情感识别研究

提出了从语音信号中识别情感特征的方法.从5名说话者中搜集了带有欢快、愤怒、惊奇和悲伤的情感语句共300句.从这些语音资料中提取了10个情感特征.提出了3种基于主元素分析的语音信号中的情感识别方法.使用这些方法获得了基本上接近于人的正常表现的识别效果.     

基于局部保持投影和主元分析的语音情感识别

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.     

一种基于GMM模型的语音情感识别方法

在人机语音交互系统中,机器不仅要具有理解人类语音的能力,还应当具有识别说话人情感的能力.本文提出了基于高斯混合模型(GMM)的序列分类和识别的改进方法,并将该方法引入到语音情感识别的研究中.本文提出了观测值次序均衡的方法.实验结果证明这种新的方法有效地提高了语音情感识别的准确率.     

语音识别的顽健性与语音库的建立

汉语语音识别在近十几年有很大进展，现今已有一些系统投入实际应用，并初步商品化。但是一些系统的顽健性较差，因而这方面的问题将成为今后语音识别研究的一项主要任务。为此我们建立了一个适用于语音识别顽健性研究的汉语语音库，并详细介绍了它的构成、特点和试验结果等。     

自动特征识别技术综述

自动特征识别是从零件实体模型中抽取出具有特定工程意义的特征信息，由于自动特征识别构成ＣＡＤ与ＣＡＰＰ之间的智能接口，对实现ＣＡＤ，ＣＡＰＰ，ＣＡＭ集成具有重要意义，因此一直是ＣＡＤ／ＣＡＭ领域的研究热点，研究成果十分丰硕，另一方面，由于特征识别具有相当难度，该领域对仍存在的许多问题有待解决，本文对自动特征识别技术的历史和现状进行全面综述，介绍了具有代表性的特征识别方法，并阐述各个方法的特点，最后对     

人脸表情识别方法综述

人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。通过对各种识别方法的分析与比较，提出了人脸表情识别技术实用化所需要考虑的几个方面，进而展望了今后人脸表情识别技术的发展方向。     

连续语音识别和语音翻译

本文介绍了在连续语音识别和语音机器翻译方面所进行的工作。我们已在中等词汇量范围、限定说话主题的条件下，实现了特定人的连续话句的识别。并实现了一个英汉语音翻译实验演示系统。     

AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION

Automatic speech recognition (ASR) technology provides a natural interface for mission-critical multimedia applications. This article discusses the state of ASR technoloav. selection of an ASR system, and an approach for developing ASR applications.     

一种基于数据融合的多话筒语音识别方法

识别率和对环境的适应能力是一个语音识别系统的两个重要性能,常见的提高语音识别率的方法大多通过改进声音模型来获得较高的识别率,这往往造成声音模型的复杂化以及模型训练的困难。另外,在说话人和麦克风位置不固定等情况下,这些方法识别效果往往很差。文中提出了一种用多话筒分别识别一个语音,并用数据融合技术对识别结果进行处理的语音识别方法。初步的实验结果表明该方法不仅可以提高系统对环境的适应能力,而且在单个声音     

哈萨克语语句情感识别研究初探

提出一种机器识别哈萨克语句情感的模型。使用条件随机场CRFs(Conditional Random Fields)对哈萨克语句中的情感关键词进行机器识别,在此基础上结合语句逻辑结构分析,能初步判断出哈萨克语句的喜、怒、哀、俱情感倾向。拓宽了哈萨克语言计算机机处理的范围。     

基于改进的CNN语音识别研究

针对卷积神经网络进行语音识别时识别率较低的问题,结合序列的最大子序列理论,把真实数据和预测数据看作两个序列并计算两者的最大子序列,再使用欧氏距离计算MSLoss损失函数.使用闵氏距离和神经网络反向更新时的参数,提出自适应卷积核ACKS算法,根据网络传播情况动态地改变卷积核大小,改善模型在不同阶段对数据特性的提取效果.设...     

连续语音识别系统性能评估软件

本文介绍了以一种比较两个句子的新的有效算法为基础而编制的连续语音识别系统性能评估软件，它通过比较连续语音识别系统输出的若干句子和相应的标准句子，得到系统性能的定量数据。该软件的可靠性得到大量实验验证。