基于混沌特性的情感语音非线性特征研究

发布时间：2018-03-13 16:41

  本文选题：情感语音识别　切入点：混沌特性　出处：《微电子学与计算机》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：根据语音发声和传播过程中表现出的混沌特性,首先验证了富含不同情感的语音信号是具有混沌特性的.其次采用非线性动力学理论提取了基于情感语音信号混沌特性的的3种非线性特征:最小时间延迟、关联维数和最大Lyapunov指数.最后,设计了不同的实验验证了非线性特征的识别性能.实验中选用了Berlin语音库中的情感语句.采用了支持向量机进行了情感识别,其中参数采用十倍交叉验证获得.最后,对不同的实验结果进行了归纳分析,对比了不同非线性特征用于识别基本情感时的优劣.
[Abstract]:According to the chaotic characteristics of speech sounds and propagation, Firstly, the chaotic characteristics of speech signals with different emotions are verified. Secondly, three nonlinear features based on the chaotic characteristics of emotional speech signals are extracted by nonlinear dynamics theory: minimum time delay. Correlation dimension and maximum Lyapunov exponent. Finally, different experiments are designed to verify the recognition performance of nonlinear features. In the experiment, the emotional statements in the Berlin speech corpus are selected, and the support vector machine is used for emotion recognition. The parameters are obtained by 10 times cross validation. Finally, the different experimental results are summarized and analyzed, and the advantages and disadvantages of different nonlinear features used to identify basic emotions are compared.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61371193) 山西省回国留学人员科研资助项目(2013-034)
【分类号】：TN912.34

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

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相关硕士学位论文 前1条

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【共引文献】

相关期刊论文 前10条

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本文编号：1607271