發(fā)布時間：2020-12-25 01:42

　　針對現(xiàn)有的基于表示學習的語音情感計算算法中存在著限制條件單一的問題,且沒有證明它們的有效性,提出了一種采用原子表示模型的語音情感識別算法。通過引入一個新的條件,稱為原子分類條件。在這種條件下,對正確識別新的測試情感樣本有較好的效果�，F(xiàn)有的基于表示的分類算法以單一的稀疏表示方法為主,而提出的算法可以結(jié)合稀疏表示模型和其他的表示模型。該算法能夠放寬適用條件的范圍,使得原子表示模型適應更多分類任務。采集并建立了維吾爾語語音情感數(shù)據(jù)庫。在該情感數(shù)據(jù)庫上,分析維吾爾語情感語音的基本聲學特征。通過對情感特征空間進行原子表示的映射變換,可以有效表示情感特征空間。經(jīng)實驗結(jié)果證明所提出的方法優(yōu)于傳統(tǒng)的方法,在維吾爾語情感語音數(shù)據(jù)庫上達到了64. 17%識別率。 

【文章來源】：信號處理. 2020年01期 北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]結(jié)合數(shù)據(jù)場情感空間和混合蛙跳算法的連續(xù)語音情感變化趨勢檢測[J]. 張明陽,查誠,塔什甫拉提·尼扎木丁,徐新洲,趙力.  聲學學報. 2019(01)
[2]維吾爾語與漢語情態(tài)表達對比研究——從“反觀”的角度[J]. 鄭燕.  語言與翻譯. 2018(03)
[3]多視角判別分析的情感識別[J]. 李超,趙文萍,趙子平.  信號處理. 2018(08)
[4]用于跨庫語音情感識別的DBN特征融合方法[J]. 張昕然,巨曉正,宋鵬,查誠,趙力.  信號處理. 2017(05)
[5]多粒度特征融合的維度語音情感識別方法[J]. 陳婧,李海峰,馬琳,陳肖,陳曉敏.  信號處理. 2017(03)
[6]越南語語音情感特征分析與識別[J]. 羅武駿,黃程韋,查誠,趙力.  信號處理. 2013(10)
[7]基于支持向量機的語音情感識別(英文)[J]. 王治平,趙力,鄒采榮.  Journal of Southeast University(English Edition). 2003(04)



本文編號：2936705