【摘要】：論文的主要研究連續(xù)對話語音中的憤怒情緒檢測方法,即在連續(xù)語音中檢測出說話人的憤怒情緒所處的時段信息。情緒計算和語音識別已經(jīng)在多個領(lǐng)域中取得廣泛的應(yīng)用,針對語音情緒的研究工作也引起越來越多的關(guān)注,而語音憤怒情緒檢測具有一定的實際應(yīng)用需求。論文完成了連續(xù)對話中憤怒情緒語音檢測算法,并設(shè)計檢測平臺,完成網(wǎng)頁演示。主要完成的工作有:1.建立憤怒情緒語音數(shù)據(jù)庫。在清華大學語音庫THU_EV_1062和兩個漢語情緒識別語音庫(EMR(1309)和MEC2017)的基礎(chǔ)上,修訂建庫標準并采用多種方式獲取其中的憤怒情緒語音和部分非憤怒情緒語音,建立了對比數(shù)據(jù)庫和憤怒情緒分級數(shù)據(jù)庫兩個子庫。2.完成憤怒情緒識別算法。選擇和提取多個可以較好表征憤怒情緒的語音特征,如:MFCC,PLP-CC,基頻,共振峰等,采用支持向量機分類器和隨機森林分類器分別對特征進行分類模型訓練,并將兩個分類器通過軟投票聚合得到最終的憤怒情緒識別算法。3.檢測連續(xù)對話語音中憤怒情緒。對連續(xù)對話語音進行預處理,通過滑動窗來實現(xiàn)在連續(xù)對話中檢測憤怒情緒,對檢測結(jié)果進行最大值濾波和情緒狀態(tài)限定濾波提取出最終的憤怒情緒語音時段信息。4.完成憤怒情緒分級檢測。根據(jù)心理學上的情緒度等級劃分,將憤怒情緒語音劃分為兩級,進行模型訓練和情緒檢測。5.建立語音檢測平臺。設(shè)計由服務(wù)器計算支持,編程完成語音檢測平臺網(wǎng)頁搭建。用Flask搭建網(wǎng)頁框架,用JavaScript編寫網(wǎng)頁前端,采用HTTPS協(xié)議實現(xiàn)服務(wù)器和瀏覽器間的內(nèi)容傳輸。在該檢測平臺完成情緒檢測。經(jīng)實驗驗證論文完成的算法是有效的。
【圖文】：

內(nèi)蒙古大學碩士學位論文THU_EV_1062 數(shù)據(jù)庫中原始語音數(shù)據(jù)的屬性如下表 2.1：表 2.1 THU_EV_1062 數(shù)據(jù)庫中語音屬性Tab. 2.1 Speech attributes in THU_EV_1062 database語音屬性 具體參數(shù)語音數(shù)據(jù)格式 mp3 格式語音數(shù)據(jù)時間 60 秒～90 秒語音數(shù)據(jù)比特率 64kbps語音數(shù)據(jù)通道數(shù) 雙通道數(shù)據(jù)

內(nèi)蒙古大學碩士學位論文換格式后的 wav 語音文件基礎(chǔ)上對語音進行切割。最后，所得到的切割后的語音段只包含一個說話人的一種情緒，，將切割后的語音根據(jù)原語音名稱加說話人加時間段進行命名（如：原始文件名稱-說話人-起始時間-終止時間），并將語音段的名稱和所包含的情緒中類記錄在文件中。
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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本文編號：2685424