基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的機器寵物之語音情感識別研究.pdf

1、情感智能作為人工智能的一個方面，對人的社會交往起著非常重要的作用。語音信號不僅傳達文字符號信息，還包含了說話人的情感信息，從語音信號中提取情感信息已成為模式識別領(lǐng)域的一個新的研究熱點。本課題從工程應用的角度出發(fā)，面向個人機器寵物，研究語音情感識別，使機器寵物能夠識別和理解主人語音中的情緒，并能與主人進行簡單的情感交互。本文主要完成了下面幾個方面的工作： 結(jié)合機器寵物的用途，針對五種典型情緒（喜悅、悲傷、厭煩、生氣和平靜）建立了四

2、個人（兩男兩女）的常用話語語音庫，并對語音信號進行預處理以獲得有效的語音信號。 分析語音信號并提取對情感有貢獻的特征。本文主要基于時間構(gòu)造、振幅構(gòu)造、基頻構(gòu)造、共振峰構(gòu)造進行了提取，同時，為避免維數(shù)過高帶來的計算復雜度，特運用主元分析法（PCA）對得到的特征矢量進行降維處理，選擇能夠保留90％以上信息的特征參數(shù)主分量作為情感識別特征。本文還結(jié)合網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)特點，提出了特征自動篩選的思想，并取得了良好的效果。 設計網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，

3、訓練網(wǎng)絡。采用集成神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)以提高泛化能力，每種情緒單獨訓練為一個子網(wǎng)絡，每個子網(wǎng)絡都是一個三層的小波神經(jīng)網(wǎng)絡，由五個子網(wǎng)絡共同構(gòu)成最終的判決網(wǎng)絡。 本文把小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于面向機器寵物的語音情感識別系統(tǒng)，小波神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合了小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點，具有較強的逼近和容錯能力，已經(jīng)有效地應用于信號處理、模式分類和故障診斷等領(lǐng)域。它可以看作是以小波函數(shù)為基礎的一種函數(shù)連接型網(wǎng)絡，也可以認為是徑向基（RFB）網(wǎng)絡的推廣，在神經(jīng)網(wǎng)絡研

4、究領(lǐng)域中具有重大潛力。本文研究了小波神經(jīng)網(wǎng)絡針對機器寵物之語音情感分類的效果，平均識別率可達到80％，對個別情緒甚至超過了90％。另外，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和改進的QDF方法對同樣的語音庫進行識別，與小波神經(jīng)網(wǎng)絡的識別效果進行了比較分析。 最后，在Matlab環(huán)境下建立了智能機器寵物學習和識別的仿真系統(tǒng)?？紤]到情感的表達會因時間的改變而發(fā)生變化，訓練好的網(wǎng)絡經(jīng)過一段時間后，性能會有所下降，為克服這種缺陷，本文借鑒控制理論中的反饋控制