维度语音情感识别研究综述

发布时间：2023-02-18 23:12

　　情感识别是多学科交叉的研究方向,涉及认知科学、心理学、信号处理、模式识别、人工智能等领域的研究热点,目的是使机器理解人类情感状态,进而实现自然人机交互.首先,从心理学及认知学角度介绍了语音情感认知的研究进展,详细介绍了情感的认知理论、维度理论、脑机制以及基于情感理论的计算模型,旨在为语音情感识别提供科学的情感理论模型;然后,从人工智能的角度,系统地总结了目前维度情感识别的研究现状和发展,包括语音维度情感数据库、特征提取、识别算法等技术要点;最后,分析了维度情感识别技术目前面临的挑战以及可能的解决思路,对未来研究方向进行了展望.

【文章页数】：27 页

【文章目录】：
1情感的心理学研究基础
    1.1基本情感理论
    1.2维度情感模型(dimensional emotion model)
    1.3离散情感描述模型与维度情感描述模型的关系
2语音情感的认知神经科学研究进展
    2.1情感的神经机制
    2.2情感计算模型
    2.3类脑语音情感识别算法
3语音维度情感识别技术研究进展
    3.1语音情感特征提取
        3.1.1声学特征
            1.LLDs特征
            2.统计特征
        3.1.2语音信号中的语义信息
    3.2语音维度情感预测器
4维度语音情感识别研究的相关资源
    4.1语音维度情感数据库
        4.1.1情感数据库的建立
        4.1.2情感数据库的标注
        4.1.3具有代表性的维度情感数据库
    4.2语音情感特征提取工具
    4.3识别算法工具
5目前存在的问题及未来发展方向
    5.1计算模型缺乏脑科学、心理学等学科研究成果的指导
    5.2语音情感数据标注困难
    5.3情感特征与语音情感之间存在鸿沟
    5.4用于维度情感识别的机器学习策略有待提高
6结束语



本文编号：3745738