發(fā)布時間：2018-03-13 16:41

  本文選題：情感語音識別　切入點：混沌特性　出處：《微電子學與計算機》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：根據(jù)語音發(fā)聲和傳播過程中表現(xiàn)出的混沌特性,首先驗證了富含不同情感的語音信號是具有混沌特性的.其次采用非線性動力學理論提取了基于情感語音信號混沌特性的的3種非線性特征:最小時間延遲、關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù).最后,設(shè)計了不同的實驗驗證了非線性特征的識別性能.實驗中選用了Berlin語音庫中的情感語句.采用了支持向量機進行了情感識別,其中參數(shù)采用十倍交叉驗證獲得.最后,對不同的實驗結(jié)果進行了歸納分析,對比了不同非線性特征用于識別基本情感時的優(yōu)劣.
[Abstract]:According to the chaotic characteristics of speech sounds and propagation, Firstly, the chaotic characteristics of speech signals with different emotions are verified. Secondly, three nonlinear features based on the chaotic characteristics of emotional speech signals are extracted by nonlinear dynamics theory: minimum time delay. Correlation dimension and maximum Lyapunov exponent. Finally, different experiments are designed to verify the recognition performance of nonlinear features. In the experiment, the emotional statements in the Berlin speech corpus are selected, and the support vector machine is used for emotion recognition. The parameters are obtained by 10 times cross validation. Finally, the different experimental results are summarized and analyzed, and the advantages and disadvantages of different nonlinear features used to identify basic emotions are compared.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61371193) 山西省回國留學人員科研資助項目(2013-034)
【分類號】：TN912.34

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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相關(guān)碩士學位論文 前1條

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【共引文獻】

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本文編號：1607271