基于深度信念网络的语音情感识别的研究

发布时间：2018-03-08 00:12

  本文选题：语音情感识别　切入点：特征提取　出处：《计算机研究与发展》2014年S1期 　论文类型：期刊论文

【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%.
[Abstract]:Aiming at the problem of feature extraction in speech emotion recognition, a new feature extraction method is proposed. The deep belief network (DBNs) in the depth neural network (DNN) is used to extract the emotion feature of the speech signal automatically. The speech emotion feature is extracted by training a five-layer depth belief network, and the continuous multiple frames of speech are combined together. A high dimensional feature is constructed, and the feature trained by the deep belief network is used as the input of the nonlinear support vector machine (SVM) classifier. Finally, a multi-classifier system for speech emotion recognition is established, the recognition rate of which is 86.5%, which is 7 times higher than the traditional methods based on the time structure, amplitude construction and fundamental frequency construction of sentence extraction.
【作者单位】： 中国传媒大学计算机学院;
【基金】：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)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1581573