基于腦電和語音信號(hào)的情感識(shí)別研究.pdf

1、情感計(jì)算(Affective Computing)是一種賦予計(jì)算機(jī)情感識(shí)別能力的交互計(jì)算方法。情感計(jì)算是人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其目的是讓人工智能更好地為人類服務(wù)。
　　在情感識(shí)別中，計(jì)算機(jī)需要對(duì)人體特征的大量信號(hào)進(jìn)行采集，例如語音、人體面部微表情、肢體行為動(dòng)作和人體生理信號(hào)等。單一的依靠語音或者生理特征來進(jìn)行情感識(shí)別的研究已經(jīng)取得了很好的成果，但當(dāng)某一個(gè)通道的特征受到干擾或缺失時(shí)，識(shí)別率會(huì)降低，而利用語音、生理信號(hào)等信息之間的互

2、補(bǔ)性可提高分類器的識(shí)別性能?；诖?，本文提出將語音信號(hào)和能夠直接、深入地反映人的情感狀態(tài)的腦電信號(hào)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)情感識(shí)別，提高系統(tǒng)的識(shí)別率和魯棒性。
　　本文通過腦電和語音實(shí)驗(yàn)設(shè)備，首先對(duì)被試進(jìn)行腦電信號(hào)和語音信號(hào)的數(shù)據(jù)采集。在腦電實(shí)驗(yàn)過程中，通過Neuroscan ERP腦電系統(tǒng)采集被試的腦電數(shù)據(jù)，然后利用主成分分析法對(duì)共性特征降維，并采用支持向量機(jī)進(jìn)行分類，得到80.5％的平均識(shí)別正確率;對(duì)采集的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，提取