相空间重构在语音情感识别中的研究

发布时间：2018-01-08 21:31

  本文关键词：相空间重构在语音情感识别中的研究　出处：《计算机工程与应用》2014年24期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 相空间重构 Kolmogorov熵 关联维 情感识别

【摘要】：为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机(SVM)进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。
[Abstract]:In order to represent speech emotion state more comprehensively and make up for the deficiency of linear emotion characteristic parameter in describing different emotion types, phase space reconstruction theory is introduced into speech emotion recognition. By analyzing the chaotic features in different emotional states, the Kolmogorov entropy and correlation dimension are extracted as new emotional feature parameters. Based on the traditional speech features, support vector machine (SVM) is used for speech emotion recognition. The experimental results show that the chaotic parameters are introduced and compared with the traditional physical feature recognition scheme. The accuracy has been improved, which provides a new approach for speech emotion recognition.
【作者单位】： 长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【基金】：湖南省自然科学基金重点项目(No.10jj2050)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言语音情感识别是情感计算的重要组成部分,是基于语音信号产生机理的基础上,通过准确提取语音信号中的情感特征参数,并利用这些参数进行模式识别从而确定被测试对象本身的情感状态的一门新兴技术。它反映的是计算机通过获取的信息判断操作者或对话者的情感状态的能力[1]。

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1398774