基于SVM的語音情感識別和情感特征參數(shù)的研究.pdf

1、語音情感識別就是對帶有情感的語音信號進行預(yù)處理、特征提取和分類識別的過程。本文以提高語音情感識別的識別率為目的,對情感語音信號的特征參數(shù)進行了優(yōu)化,并選取了目前較優(yōu)秀的分類模型進行語音情感識別實驗。主要內(nèi)容如下:
　　(1)介紹了語音情感識別的三大部分:預(yù)處理、特征參數(shù)和分類模型。
　　(2)指出目前常用的分解情感語音信號的方法存在的弊端,引入了一種專門處理情感語音信號這類非線性、非平穩(wěn)信號的方法——希爾伯特-黃變換。介紹了

2、希爾伯特-黃變換處理非線性、非平穩(wěn)信號的過程。
　　(3)引入兩種特征參數(shù)IMF-EIF和IMF-ED,參照其提取統(tǒng)計量構(gòu)成特征矩陣的方法,設(shè)計了一種根據(jù)Hilbert邊際譜提取統(tǒng)計量的特征參數(shù)IMF-BJP。
　　(4)引入三種特征參數(shù)MFCC、Mid-MFCC和IMFCC,參照其Hz-Mel頻率對應(yīng)關(guān)系,設(shè)計了一種在整個頻率區(qū)域都具有較高分辨率的特征參數(shù)C-MFCC。
　　(5)根據(jù)實驗運行出的MFCC、IMFCC

3、、Mid-MFCC取得最高識別率時對應(yīng)的相鄰濾波器組,構(gòu)成優(yōu)化的特征參數(shù)G-MFCC;根據(jù)增減分量法計算出MFCC、IMFCC、Mid-MFCC每個濾波器的平均貢獻率,取貢獻率最高的前幾階濾波器,構(gòu)成優(yōu)化的特征參數(shù)H-MFCC。
　　(6)將MFCC與情感語音信號各階IMF分量結(jié)合,設(shè)計了一種新的特征參數(shù)IMF-MFCC;將H-MFCC與情感語音信號各階IMF分量結(jié)合,設(shè)計了一種新的特征參數(shù)IMF-H-MFCC;將MFCC、IMF