听觉注意模型的语谱图语音情感识别方法

发布时间：2017-07-07 22:13

  本文关键词：听觉注意模型的语谱图语音情感识别方法

  更多相关文章： 语音情感识别 跨数据库 语谱图特征 听觉注意机制 时频原子

【摘要】：在语音情感识别技术中,由于噪声环境、说话方式和说话人特质原因,造成特征向量空间分布不匹配的情况。从语音学上分析,该问题多存在于跨数据库情感识别实验。训练的声学模型和用于测试的语句样本之间的错位,会使语音情感识别性能剧烈下降。语谱图的特征能从图像的角度对现有情感特征进行有效的补充。本文据此所研究的听觉选择性注意模型,模拟人耳听觉特性,能有效探测语谱图上变化的情感特征。同时,利用时频原子对模型进行改进,取得频率特性信号匹配的优势,从时域上提取情感信息。选择注意机制使模型能提取跨语音数据库中的显著性特征,提高语音情感识别系统的情感辨识能力。实验结果表明,利用文章所提方法在跨库情感样本上进行特征提取,再通过典型的分类器,识别性能提高了约9个百分点,从而验证了该方法对不同数据库具有更好的鲁棒性。
【作者单位】： 东南大学水声信号处理教育部重点实验室;烟台大学计算机与控制工程学院;
【关键词】： 语音情感识别 跨数据库 语谱图特征 听觉注意机制 时频原子
【基金】：国家自然科学基金项目(61273266,61375028) 教育部博士点专项基金(20110092130004) 山东省自然科学基金(ZR2014FQ016)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言在人工智能和模式识别领域,语音情感识别(SER)能够为人机交互提供自然而基本的媒介。随着实用计算机性能的爆炸式进步和语音技术的显著提高,在目前SER技术研究中,如何得到大量实用的语音情感数据,即跨数据库问题成为关注的热点[1]。相比语音识别成百上千小时的语音库,SER

【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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本文编号：532022