基于TEO特征的抗噪語音情感識別.pdf

1、語音情感識別是人工智能研究中一個新興的也是一個重要的分支。語音情感識別在人機接口中扮演重要的角色，在人機交互、安全系統(tǒng)、以及多媒體檢索中有著廣泛的應用前景。語音情感識別主要包括情感語音庫建立、語音前端處理、語音情感特征提取以及語音情感特征分類方法這幾個重要的部分。本文首先對語音情感的分類及幾種分類的依據(jù)做了簡單介紹，依據(jù)我們選定的情感分類，建立了本文試驗用的純凈情感語音庫，在此基礎(chǔ)上，建立了在不同信噪比的含噪聲語音庫。然后，介紹了語音信

2、號處理的基本知識，主要是本文中各種算法所依賴的語音信號處理算法。針對語音情感識別最終要應用到現(xiàn)實生活的實際情況，本文主要研究了在噪聲情況下，語音情感識別的處理方法。分別對應語音情感處理的幾個部分，在前端處理中降低噪聲的影響，同時選用抗噪聲的端點檢測方法，在噪聲情況下，準確的識別出語音端點。在特征選擇方面，選取了抗噪聲的語音情感特征。最后通過HMM模型對語音情感進行識別。 在噪聲環(huán)境下語音情感識別的研究還處在初級階段。本文主要在以

3、下幾個方面對抗噪聲語音情感識別作了研究： (1)針對在噪聲環(huán)境下準確端點檢測的難度，本文利用結(jié)合譜減法增強的信息譜熵端點檢測改進算法(IABSE)和結(jié)合ICA降噪和改進子帶譜熵提出新的端點檢測算法(ICASE)針對高斯噪聲和非高斯噪聲情況下的端點檢測，提高了情感識別在前端的抗噪聲能力。 (2)在情感特征方面，本文采用基于TEO算子的抗噪聲特征。TEO基頻特征和NFD_Mel倒譜系數(shù)等特征，由于TEO算子的特性使得這些特征