语音情感识别综述

发布时间：2021-04-26 15:13

　　人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2020,56(11)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 引言
2 语音情感特征
    2.1 韵律学特征
    2.2 基于谱的相关特征
    2.3 音质特征
3 语音情感数据库
    3.1 离散情感模型
    3.2 维度情感模型
    3.3 离散-维度情感模型
4 语音情感识别算法
5 语音情感识别的应用
6 语音情感识别的挑战
7 研究展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于语音情感的心理咨询与性格分析算法研究[J]. 余倩,洪兆金,翟其俊,乔方圆,赵力.  信息化研究. 2019(05)
[2]基于深度卷积神经网络的脑电信号情感识别[J]. 陈景霞,王丽艳,贾小云,张鹏伟.  计算机工程与应用. 2019(18)
[3]基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别[J]. 田莉莉,邹俊忠,张见,卫作臣,汪春梅.  计算机工程与应用. 2019(22)
[4]面向脑电情感识别的改进多分类RVM模型研究[J]. 张雪英,王薇蓉,孙颖,宋春晓.  计算机工程与应用. 2019(09)
[5]改进卷积神经网络的语音情感识别方法[J]. 曾润华,张树群.  应用科学学报. 2018(05)
[6]面向本科教育的语音情感识别实验设计与实现[J]. 唐闺臣,梁瑞宇,王杰.  大学教育. 2018(09)
[7]基于语音分析的肿瘤病人心理情感判断系统的设计[J]. 许红亮,许容芳,杨凯.  循证护理. 2018(08)
[8]离散标签与维度空间结合的语音数据库设计[J]. 陈颖,肖仲喆.  声学技术. 2018(04)
[9]自适应的SVM增量算法[J]. 何丽,韩克平,刘颖.  计算机科学与探索. 2019(04)
[10]语音与文本情感识别中愤怒与开心误判分析[J]. 胡婷婷,沈凌洁,冯亚琴,王蔚.  计算机技术与发展. 2018(11)



本文编号：3161637