發(fā)布時間：2017-07-07 22:13

  本文關(guān)鍵詞：聽覺注意模型的語譜圖語音情感識別方法

  更多相關(guān)文章： 語音情感識別 跨數(shù)據(jù)庫 語譜圖特征 聽覺注意機制 時頻原子

【摘要】：在語音情感識別技術(shù)中,由于噪聲環(huán)境、說話方式和說話人特質(zhì)原因,造成特征向量空間分布不匹配的情況。從語音學上分析,該問題多存在于跨數(shù)據(jù)庫情感識別實驗。訓練的聲學模型和用于測試的語句樣本之間的錯位,會使語音情感識別性能劇烈下降。語譜圖的特征能從圖像的角度對現(xiàn)有情感特征進行有效的補充。本文據(jù)此所研究的聽覺選擇性注意模型,模擬人耳聽覺特性,能有效探測語譜圖上變化的情感特征。同時,利用時頻原子對模型進行改進,取得頻率特性信號匹配的優(yōu)勢,從時域上提取情感信息。選擇注意機制使模型能提取跨語音數(shù)據(jù)庫中的顯著性特征,提高語音情感識別系統(tǒng)的情感辨識能力。實驗結(jié)果表明,利用文章所提方法在跨庫情感樣本上進行特征提取,再通過典型的分類器,識別性能提高了約9個百分點,從而驗證了該方法對不同數(shù)據(jù)庫具有更好的魯棒性。
【作者單位】： 東南大學水聲信號處理教育部重點實驗室;煙臺大學計算機與控制工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 語音情感識別 跨數(shù)據(jù)庫 語譜圖特征 聽覺注意機制 時頻原子
【基金】：國家自然科學基金項目(61273266,61375028) 教育部博士點專項基金(20110092130004) 山東省自然科學基金(ZR2014FQ016)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言在人工智能和模式識別領(lǐng)域,語音情感識別(SER)能夠為人機交互提供自然而基本的媒介。隨著實用計算機性能的爆炸式進步和語音技術(shù)的顯著提高,在目前SER技術(shù)研究中,如何得到大量實用的語音情感數(shù)據(jù),即跨數(shù)據(jù)庫問題成為關(guān)注的熱點[1]。相比語音識別成百上千小時的語音庫,SER

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【相似文獻】

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本文編號：532022