本文選題：語(yǔ)音合成 + 情感描述�。� 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)情感語(yǔ)音合成系統(tǒng)中情感的細(xì)膩刻畫(huà)與自動(dòng)預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出多視角情感描述模型,從認(rèn)知評(píng)價(jià)、心理感受、生理反應(yīng)和發(fā)音方式4個(gè)方面刻畫(huà)言語(yǔ)情感的產(chǎn)生過(guò)程和衍化機(jī)制;引入能夠支持分布式特征且具有堆疊結(jié)構(gòu)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——深層堆疊網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建從文本到情感描述的預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在預(yù)測(cè)模型中引入不同情感成分和上下文信息作為特征有助于提升預(yù)測(cè)效果,驗(yàn)證了采用深層堆疊網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感預(yù)測(cè)的有效性與多視角情感描述模型的合理性。
[Abstract]:Aiming at the problem of subtle depiction and automatic prediction of emotion in affective speech synthesis system, a multi-perspective emotional description model is proposed, which is based on cognitive evaluation and psychological feeling. The process and mechanism of speech emotion are described in four aspects: physiological reaction and pronunciation. A multilayer neural network, which can support distributed features and has stacking structure, is introduced to construct a prediction model from text to emotional description. The experimental results show that the introduction of different emotional components and contextual information as features in the prediction model is helpful to improve the prediction effect and verify the validity of using the deep stacking network for emotion prediction and the rationality of the multi-view emotional description model.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)信息科學(xué)研究所;
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.33

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本文編號(hào)：2077263