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基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的語音情感識別的研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-08 00:12

  本文選題:語音情感識別 切入點(diǎn):特征提取 出處:《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2014年S1期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對語音情感識別中的特征提取的問題,提出了一種新的特征提取方式,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)中的深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBNs)自動提取語音信號中情感特征.通過訓(xùn)練一個(gè)5層的深度信念網(wǎng)絡(luò)提取語音情感特征,把連續(xù)多幀的語音并在一起,構(gòu)成一個(gè)高維的特征,把深度信念網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完的特征作為非線性支持向量機(jī)(SVM)分類器的輸入端,最終建立一個(gè)語音情感識別多分類器系統(tǒng).其識別率為86.5%比傳統(tǒng)的基于提取句子的時(shí)間構(gòu)造、振幅構(gòu)造、基頻構(gòu)造等特征的方法提高7%.
[Abstract]:Aiming at the problem of feature extraction in speech emotion recognition, a new feature extraction method is proposed. The deep belief network (DBNs) in the depth neural network (DNN) is used to extract the emotion feature of the speech signal automatically. The speech emotion feature is extracted by training a five-layer depth belief network, and the continuous multiple frames of speech are combined together. A high dimensional feature is constructed, and the feature trained by the deep belief network is used as the input of the nonlinear support vector machine (SVM) classifier. Finally, a multi-classifier system for speech emotion recognition is established, the recognition rate of which is 86.5%, which is 7 times higher than the traditional methods based on the time structure, amplitude construction and fundamental frequency construction of sentence extraction.
【作者單位】: 中國傳媒大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】:國家科技支撐計(jì)劃課題(2012BAH38F05,2013BAH66F02) 中國傳媒大學(xué)工科規(guī)劃項(xiàng)目(3132014XNG1442)
【分類號】:TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王治平,趙力,鄒采榮;利用模糊熵進(jìn)行參數(shù)有效性分析的語音情感識別[J];電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào);2003年03期

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5 趙力,將春輝,鄒采榮,吳鎮(zhèn)揚(yáng);語音信號中的情感特征分析和識別的研究[J];電子學(xué)報(bào);2004年04期

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7 趙力,錢向民,鄒采榮,吳鎮(zhèn)揚(yáng);從語音信號中提取情感特征的研究[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2000年01期

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9 趙力,錢向民,鄒采榮,吳鎮(zhèn)揚(yáng);語音信號中的情感特征分析和識別的研究[J];通信學(xué)報(bào);2000年10期

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1 尤鳴宇;語音情感識別的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

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1 趙力;黃程韋;;實(shí)用語音情感識別中的若干關(guān)鍵技術(shù)[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2014年02期

2 陳建廈,李翠華;語音情感識別的研究進(jìn)展[J];計(jì)算機(jī)工程;2005年13期

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5 章國寶;宋清華;費(fèi)樹岷;趙艷;;語音情感識別研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2009年01期

6 石瑛;胡學(xué)鋼;方磊;;基于決策樹的多特征語音情感識別[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2009年01期

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5 張鼎天;徐明星;;基于調(diào)制頻譜特征的自動語音情感識別[A];第十二屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議(NCMMSC'2013)論文集[C];2013年

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7 戴明洋;楊大利;徐明星;;語音情感識別中UBM訓(xùn)練集的組成研究[A];第十一屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集(一)[C];2011年

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2 謝波;普通話語音情感識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2006年

3 尤鳴宇;語音情感識別的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2007年

4 劉佳;語音情感識別的研究與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2009年

5 趙臘生;語音情感特征提取與識別方法研究[D];大連理工大學(xué);2010年

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1 韓文靜;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音情感識別技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

2 王穎;自適應(yīng)語音情感識別方法研究[D];江蘇大學(xué);2009年

3 梁智蘭;基于獨(dú)立分量分析的語音情感識別研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

4 郭春宇;語音情感識別技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

5 沈培培;移動語音情感識別系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D];上海交通大學(xué);2011年

6 胡洋;語音情感識別技術(shù)研究[D];中北大學(xué);2012年

7 李超;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的語音情感識別研究[D];天津師范大學(xué);2011年

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9 葉斌;基于文本相關(guān)的語音情感識別研究[D];天津大學(xué);2012年

10 潘逸雄;移動語音情感識別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2013年

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本文編號:1581573

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