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《山东科技大学》 2010年
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语音情感识别研究

王萍  
【摘要】:语音信号中情感信息的识别对改善人机交互能力有着关键性的作用,它能有效地改善呆板的人机交互服务,提高人机交互的亲切性和准确性。本文以matlab7.0为平台,对面向人机交互的语音情感方法涉及的核心技术进行了研究和仿真,最终实现了语音情感识别。 本文共提取了八种与情感状态息息相关的特征参数,并对提取到的八种主要情感特征参数统一进行了矢量量化。最后识别环节选用了离散HMM模型对语音库中的五种情感信号进行了情感识别,统计了识别率。具体工作如下: 第一,本文以建立不依赖于录音者和文本内容的语音情感识别为目标,选取了引导型语音采集方法对高兴、惊讶、愤怒、悲伤和中立五种情感进行录音。 第二,对语料库中的语音信号进行了预处理后,提取了短时平均能量、短时平均幅值、短时过零率、短时自相关函数、基音频率、LPCC、MFCC和共振峰八种特征参数。 第三,在提取完特征参数后,本文选择了DHMM进行了情感识别。采用矢量量化方法,对所有参数进行了特征降维,选取了32阶码本,对特征参数进行量化编码,得到最终用于情感识别的特征参数。利用Baum-Welch算法训练得到了每种情感的HMM模型参数,然后利用前向—后向算法进行了识别,得到男士的平均识别率为65.46%,女士的平均识别率为64.04%。
【学位授予单位】:山东科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN912.34

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马冉冉;集成学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
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【二级参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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3 张石清;;基于语音情感识别的e-Learning教学探索[J];现代教育技术;2009年S1期
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10 李博;基于多语种语音信号的情感识别研究[D];济南大学;2010年
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