基于半監(jiān)督學習的語音情感識別研究.pdf

1、信息技術的快速發(fā)展使得人類與計算機的關系日益密切,智能人機交互已成為人工智能領域內的研究熱點之一。情感識別作為智能人機交互的關鍵技術之一,在其中也扮演著重要角色,對其研究也在如火如荼地進行。由于語音是情感表達的有效途徑,因此智能計算機對語音的情感識別能力就成為情感識別研究中的重點。本文首先對語音情感識別的背景及應用領域做了介紹,然后對語音情感識別關鍵技術的研究現狀及目前遇到的問題進行了總結,對語音情感識別的研究進展和研究成果進行了綜述。

2、本文在參考現有情感語音錄制方法的基礎上,構建了情感語音數據庫,并對語音信號進行了一系列預處理操作,對語音情感特征進行了分析和提取,確定了用于本文研究的11種情感特征參數。語音情感識別在本質上屬于模式識別的分類問題。采用傳統(tǒng)的有監(jiān)督機器學習方法進行情感分類時,需要在很大的訓練集上建立待標注概念的統(tǒng)計模型,從而保證所得到的分類器具有良好的推廣性能。而訓練樣本的人工標注是一件很費時費力的工作,尤其是針對語音情感識別用的語料庫,迄今為止可利用的

3、資源又很有限。半監(jiān)督學習是一種利用未標注樣本中隱含的信息來提高分類器泛化能力的方法,在很多領域中已得到廣泛應用。它能夠有效地減少制作語音情感識別語料庫時所必須的手工工作量?；诖?本文將半監(jiān)督學習方法用于語音情感識別。以條件隨機場模型為初始分類器,通過自訓練算法,對未標注樣本進行標注選取置信度較高的數據加入到訓練集。通過循環(huán)迭代得出最終的語音情感識別分類器。本文采用該方法進行了語音情感識別,并將它與有監(jiān)督的機器學習方法進行了對比實驗。實