基于深度时空表征的语音情感识别研究

发布时间：2021-07-30 16:17

　　语音是人与人之间最自然、最直接的交流方式,蕴含着丰富的情感信息。语疸情感识别的目的是在人机的交互过程中,计算机可以通过语音信号判断人的情感状态,从而对人的工作起到监督、辅助和引导的作用,如何让计算机自动识别语音情感是一项重要且具有挑战性的任务。以前的情感识别方法首先根据专家经验从语音中提取与情感相关的手工制作特征,运用特征选择方法对情感特征向量进行特征选择和降维,然后训练出语音情感识别的分类器。然而浅层的机器学习方法在很大程度上依赖于手工特征提取,制约了语音情感识别性能。随着深度学习技术的在各个领域的广泛应用,如何有效的利用深度学习提取高维语音情感表征开始成为了研究热点。本文主要针对语音情感信号的特征提取和语音情感识别的建模问题,从认知科学角度出发,结合深度学习方法,提出了自动提取时间、空间高维特征和时空特征融合表示的框架,在很大程度上避免了手工提取特征所造成的依赖问题并有效的提取语音的情感信息,丰富了语音信号的情感表达。主要研究内容包括:第一,针对现有语音情感只考虑与情感相关的声学特征的问题,从认知科学出发,提出基于深度学习的时空高级特征融合方法,结合FCN和BLSTM的优势,基于F... 

【文章来源】：天津师范大学天津市

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一l语音情感识别框架

图２－１激活度－效价空间??，立，

图２－２滤波前后波形图??２．３．３分帧和加窗??

【参考文献】：
期刊论文
[1]语音情感识别研究进展综述[J]. 韩文静,李海峰,阮华斌,马琳.  软件学报. 2014(01)
[2]情感计算理论与技术[J]. 罗森林,潘丽敏.  系统工程与电子技术. 2003(07)



本文编号：3311726