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面向語音情感識別的改進(jìn)可辨別完全局部二值模式

發(fā)布時(shí)間:2017-06-03 22:05

  本文關(guān)鍵詞:面向語音情感識別的改進(jìn)可辨別完全局部二值模式,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:為了研究語音情感與語譜圖特征間的關(guān)系,本文研究并提出一種面向語音情感識別的改進(jìn)可辨別完全局部二值模式特征。首先,基于語譜圖灰度圖像,計(jì)算圖像的完全局部二值符號模式(CLBP_S)、幅度模式(CLBP_M)的統(tǒng)計(jì)直方圖。然后,將CLBP_S,CLBP_M統(tǒng)計(jì)直方圖輸入可區(qū)別特征學(xué)習(xí)模型中,訓(xùn)練得到全局顯著性模式集合。最后,采用全局顯著性模式集合對CLBP_S,CLBP_M直方圖進(jìn)行處理,將處理后的特征級聯(lián),得到面向語音情感識別的改進(jìn)可辨別完全局部二值模式特征(IDisCLBP_SER);诎亓謳、中文情感語音庫的語音情感識別實(shí)驗(yàn)顯示,IDisCLBP_SER特征召回率比紋理圖像信息(TII)等特征提高了8%以上,比聲學(xué)頻譜特征平均提高了4%以上。而且,本文提出的特征可以和現(xiàn)有聲學(xué)特征進(jìn)行較好融合,融合后的特征召回率比現(xiàn)有聲學(xué)特征召回率提高1%~4%。
【作者單位】: 東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院東南大學(xué)水聲信號處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京工程學(xué)院通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】語音情感識別;召回率;統(tǒng)計(jì)直方圖;灰度圖像;語音庫;紋理圖像;符號模式;模式集;語音信號;旋轉(zhuǎn)不變性;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61375028,61673108) 江蘇省“六大人才高峰”項(xiàng)目(2016-DZXX-023) 江蘇省博士后科研資助計(jì)劃項(xiàng)目(1601011B) 江蘇省“青藍(lán)工程”項(xiàng)目資助
【分類號】:TN912.34
【正文快照】: 2,^- 語音作為最重要的交流方式之一,一直都是人機(jī)交互領(lǐng)域最受重視及關(guān)注的焦點(diǎn),為改善人機(jī)交互系統(tǒng)中語音交互系統(tǒng)的自然度及舒適度,語音中的情感分析變得尤為關(guān)鍵[1_2】。同時(shí),在一些長時(shí)間的.、單調(diào)的、高強(qiáng)度的任務(wù)(如航天、航海等)中, 工作人員常常會產(chǎn)生負(fù)面的情緒[3

【相似文獻(xiàn)】

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7 薛文韜;基于深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的語音情感識別方法研究[D];江蘇大學(xué);2016年

8 韓文靜;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音情感識別技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

9 王穎;自適應(yīng)語音情感識別方法研究[D];江蘇大學(xué);2009年

10 梁智蘭;基于獨(dú)立分量分析的語音情感識別研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年


  本文關(guān)鍵詞:面向語音情感識別的改進(jìn)可辨別完全局部二值模式,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:419306

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