本文選題：相空間重構(gòu)　切入點(diǎn)：情感語(yǔ)音識(shí)別　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年20期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有時(shí)域、頻域?qū)傩蕴卣髟趨^(qū)分情感狀態(tài)上存在的局限性,提出一種基于相空間重構(gòu)理論的非線性幾何特征提取方法。首先,通過分析情感語(yǔ)音信號(hào)的最小延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)來實(shí)現(xiàn)相空間重構(gòu);其次,在重構(gòu)相空間下分析并提取基于軌跡描述輪廓的五種非線性幾何特征;最后,結(jié)合韻律特征、MFCC特征和混沌特征,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案驗(yàn)證所提特征區(qū)分情感狀態(tài)的能力并通過特征選擇獲得情感信息完整的最優(yōu)特征集合。選用德語(yǔ)柏林語(yǔ)音庫(kù)中的五種情感(高興、悲傷、中性、憤怒、害怕)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源,支持向量機(jī)作為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與韻律特征、MFCC特征和混沌特征相比,所提特征不僅可以有效地表征語(yǔ)音信號(hào)中的情感差異性,也能夠彌補(bǔ)現(xiàn)有特征在刻畫情感狀態(tài)上的不足。
[Abstract]:In view of the limitations of the existing temporal and frequency-domain attribute features in distinguishing emotional states, a nonlinear geometric feature extraction method based on phase space reconstruction theory is proposed. The phase space reconstruction is realized by analyzing the minimum delay time and embedding dimension of emotional speech signal. Secondly, five nonlinear geometric features based on trajectory description contour are analyzed and extracted in the reconstructed phase space. Finally, Combining prosodic features with MFCC features and chaotic features, An experimental scheme was designed to verify the ability of the proposed features to distinguish emotional state and to obtain the optimal set of features with complete emotional information through feature selection. Five emotions (happy, sad, neutral, angry) were selected from the German Berlinic language corpus. The experimental results show that compared with the prosodic feature MFCC feature and chaotic feature, the proposed feature can not only effectively represent the emotional difference in speech signal, but also be used as a recognition network. Can also make up for the existing characteristics in the depiction of emotional state deficiencies.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61371193)
【分類號(hào)】：TN912.34

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5 孫f，

本文編號(hào)：1681580