隨著人工智能的發(fā)展,人們對(duì)機(jī)器的智能化研究更加深入,使機(jī)器具備和人一樣的情感和思維是人機(jī)交互的重要難題。語(yǔ)音情感識(shí)別是情感識(shí)別領(lǐng)域中很重要的分支,在科學(xué)研究和商業(yè)應(yīng)用這兩個(gè)方面都存在很大的潛在價(jià)值。根據(jù)語(yǔ)音情感識(shí)別的科研與商業(yè)需要,本文基于特征選擇和優(yōu)化研究了語(yǔ)音情感識(shí)別這個(gè)課題。具體研究?jī)?nèi)容如下:提取語(yǔ)音中與情感相關(guān)的特征。包括四個(gè)韻律學(xué)特征:語(yǔ)速、基音頻率、短時(shí)平均能量和短時(shí)平均過(guò)零率,一個(gè)音質(zhì)特征:共振峰頻率,以及一個(gè)頻譜相關(guān)特征:梅爾頻率倒譜系數(shù)。并獲取了上述特征的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。研究了基于隨機(jī)森林的語(yǔ)音情感特征選擇算法。根據(jù)提取到的語(yǔ)音情感特征,研究了幾種情感相關(guān)特征對(duì)不同情感語(yǔ)音的識(shí)別準(zhǔn)確率。根據(jù)基于隨機(jī)森林的特征選擇算法,得到四種情感語(yǔ)音的最優(yōu)特征組合,對(duì)四種情感兩兩組合獲得的六種情感組合,針對(duì)每種情感組合得到其最優(yōu)的特征組合。研究了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音情感識(shí)別算法。首先,將MFCC與隨機(jī)森林特征選擇得到的特征組合起來(lái)作為輸入特征,根據(jù)輸入特征尺寸構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終得到不同情感類別的語(yǔ)音的情感識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為最終分類... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖4.2兩種情感特征輸入時(shí)matlab仿真的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

高興和傷心40個(gè)特征輸入的情感識(shí)別率訓(xùn)練結(jié)果圖

高興和傷心46個(gè)特征輸入的情感識(shí)別率訓(xùn)練結(jié)果圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]語(yǔ)音情感特征提取及其降維方法綜述[J]. 劉振燾,徐建平,吳敏,曹衛(wèi)華,陳略峰,丁學(xué)文,郝曼,謝橋.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(12)
[2]語(yǔ)音情感識(shí)別分類算法研究綜述[J]. 李銀河,李雪暉,徐楠,鐘文雅,趙新仕,程曉燕,孫峰,袁鍵.  南陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(06)
[3]用于跨庫(kù)語(yǔ)音情感識(shí)別的DBN特征融合方法[J]. 張昕然,巨曉正,宋鵬,查誠(chéng),趙力.  信號(hào)處理. 2017(05)
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[6]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音情感識(shí)別方法[J]. 邵兵,杜鵬飛.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào). 2016(06)
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碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音情感識(shí)別算法研究[D]. 喬文婷.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音情感識(shí)別方法的研究[D]. 朱從賢.東南大學(xué) 2016
[3]基于隨機(jī)森林的語(yǔ)音情感識(shí)別研究[D]. 劉進(jìn)華.華南理工大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2966398