基于深度信念网络的语音情感识别的研究 |
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作者姓名: | 黄晨晨 巩微 伏文龙 冯东煜 |
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作者单位: | 中国传媒大学计算机学院; |
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基金项目: | 国家科技支撑计划课题(2012BAH38F05,2013BAH66F02);中国传媒大学工科规划项目(3132014XNG1442) |
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摘 要: | 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%.
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关 键 词: | 语音情感识别 特征提取 深度信念网络 支持向量机 |
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