集成语音信号与表面肌电信号的情感自动识别模型

发布时间：2017-09-30 04:00

  本文关键词：集成语音信号与表面肌电信号的情感自动识别模型

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【摘要】：为了提高情感识别的正确率,针对单一语音信号特征和表面肌电信号特征存在的局限性,提出了一种集成语音信号特征和表面肌电信号特征的情感自动识别模型。首先对语音信号和表面肌电信号进行预处理,并分别提取相关的语音信号和表面肌电信号特征,然后采用支持向量机对语音信号和表面肌电信号特征进行学习,分别建立相应的情感分类器,得到相应的识别结果,最后将识别结果分别输入到支持向量机确定两种特征的权重系数,从而得到最终的情感识别结果。两个标准语情感数据库的仿真结果表明,相对于其它情感识别模型,本文模型大幅提高了情感识别的正确率,人机交互情感识别系统提供了一种新的研究工具。
【作者单位】： 鄂州大学电子电气工程系;
【关键词】： 情感识别 语音信号 表面肌电信号 支持向量机
【基金】：湖北省科技厅项目(2013A000064)
【分类号】：R318.0;TN911.7
【正文快照】： 随着人工智能技术和模式识别的不断发展,人机交互的频率越来越高,情感识别是提取一定的特征,对人的情感类别进行识别,因此情感识别是实现人机交互的关键技术。通过情感识别可以消除人和机器之间的障碍,使人机交互更加和谐,其在手机通信、识别婴儿情绪、辅助测谎等领域具有广泛

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本文编号：945976