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基于声门特征参数的语音情感识别算法研究
被引量：
4
1
作者
何凌
黄华
刘肖珩
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第6期2147-2151,共5页
为实现更为有效的自动语音情感识别系统,提出了一种基于声门信号特征参数及高斯混合模型的情感识别算法。该算法基于人类发音机理,通过逆滤波器及线性预测方法,实现声门信号的估计,提取声门信号时域特征参数表征不同情感类别。实验采用...
为实现更为有效的自动语音情感识别系统,提出了一种基于声门信号特征参数及高斯混合模型的情感识别算法。该算法基于人类发音机理,通过逆滤波器及线性预测方法,实现声门信号的估计,提取声门信号时域特征参数表征不同情感类别。实验采用公开的BES(berlin emotion speech database)情感语料库,对愤怒、无聊、厌恶、害怕、高兴、平静、悲伤这7种情感进行自动识别。实验结果表明,提出的语音情感识别系统能有效的识别各类情感状态,其情感判别正确率接近于人类识别正确率,且优于传统的基音频率及共振峰参数。
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关键词
语音情感识别
声门信号
高斯混合模型
人机交互
基音频率
共振峰
下载PDF
职称材料
题名
基于声门特征参数的语音情感识别算法研究
被引量：
4
1
作者
何凌
黄华
刘肖珩
机构
四川大学电气信息学院
四川大学基础医学与法医学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第6期2147-2151,共5页
基金
国家自然科学基金项目(10972148)
文摘
为实现更为有效的自动语音情感识别系统,提出了一种基于声门信号特征参数及高斯混合模型的情感识别算法。该算法基于人类发音机理,通过逆滤波器及线性预测方法,实现声门信号的估计,提取声门信号时域特征参数表征不同情感类别。实验采用公开的BES(berlin emotion speech database)情感语料库,对愤怒、无聊、厌恶、害怕、高兴、平静、悲伤这7种情感进行自动识别。实验结果表明,提出的语音情感识别系统能有效的识别各类情感状态,其情感判别正确率接近于人类识别正确率,且优于传统的基音频率及共振峰参数。
关键词
语音情感识别
声门信号
高斯混合模型
人机交互
基音频率
共振峰
Keywords
speech
emotion
detection
glottal
signals
Gaussian
mixture
models
human-computer
interaction
fundamental
frequency
formants
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声门特征参数的语音情感识别算法研究
何凌
黄华
刘肖珩
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
4
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