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文檔簡介
1、語音信號中情感信息的識別對改善人機(jī)交互能力有著關(guān)鍵性的作用,它能有效地改善呆板的人機(jī)交互服務(wù),提高人機(jī)交互的親切性和準(zhǔn)確性。本文以matlab7.0為平臺,對面向人機(jī)交互的語音情感方法涉及的核心技術(shù)進(jìn)行了研究和仿真,最終實(shí)現(xiàn)了語音情感識別。
本文共提取了八種與情感狀態(tài)息息相關(guān)的特征參數(shù),并對提取到的八種主要情感特征參數(shù)統(tǒng)一進(jìn)行了矢量量化。最后識別環(huán)節(jié)選用了離散HMM模型對語音庫中的五種情感信號進(jìn)行了情感識別,統(tǒng)計(jì)了識別率。具體
2、工作如下:
第一,本文以建立不依賴于錄音者和文本內(nèi)容的語音情感識別為目標(biāo),選取了引導(dǎo)型語音采集方法對高興、驚訝、憤怒、悲傷和中立五種情感進(jìn)行錄音。
第二,對語料庫中的語音信號進(jìn)行了預(yù)處理后,提取了短時(shí)平均能量、短時(shí)平均幅值、短時(shí)過零率、短時(shí)自相關(guān)函數(shù)、基音頻率、LPCC、MFCC和共振峰八種特征參數(shù)。
第三,在提取完特征參數(shù)后,本文選擇了DHMM進(jìn)行了情感識別。采用矢量量化方法,對所有參數(shù)進(jìn)行了特征降維,選
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