語音是人與人之間最自然、最直接的交流方式,蘊(yùn)含著豐富的情感信息。語疸情感識(shí)別的目的是在人機(jī)的交互過程中,計(jì)算機(jī)可以通過語音信號(hào)判斷人的情感狀態(tài),從而對(duì)人的工作起到監(jiān)督、輔助和引導(dǎo)的作用,如何讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別語音情感是一項(xiàng)重要且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以前的情感識(shí)別方法首先根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)從語音中提取與情感相關(guān)的手工制作特征,運(yùn)用特征選擇方法對(duì)情感特征向量進(jìn)行特征選擇和降維,然后訓(xùn)練出語音情感識(shí)別的分類器。然而淺層的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在很大程度上依賴于手工特征提取,制約了語音情感識(shí)別性能。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如何有效的利用深度學(xué)習(xí)提取高維語音情感表征開始成為了研究熱點(diǎn)。本文主要針對(duì)語音情感信號(hào)的特征提取和語音情感識(shí)別的建模問題,從認(rèn)知科學(xué)角度出發(fā),結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法,提出了自動(dòng)提取時(shí)間、空間高維特征和時(shí)空特征融合表示的框架,在很大程度上避免了手工提取特征所造成的依賴問題并有效的提取語音的情感信息,豐富了語音信號(hào)的情感表達(dá)。主要研究內(nèi)容包括:第一,針對(duì)現(xiàn)有語音情感只考慮與情感相關(guān)的聲學(xué)特征的問題,從認(rèn)知科學(xué)出發(fā),提出基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空高級(jí)特征融合方法,結(jié)合FCN和BLSTM的優(yōu)勢,基于F... 

【文章來源】：天津師范大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一l語音情感識(shí)別框架

圖２－１激活度－效價(jià)空間??，立，

圖２－２濾波前后波形圖??２．３．３分幀和加窗??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]語音情感識(shí)別研究進(jìn)展綜述[J]. 韓文靜,李海峰,阮華斌,馬琳.  軟件學(xué)報(bào). 2014(01)
[2]情感計(jì)算理論與技術(shù)[J]. 羅森林,潘麗敏.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2003(07)



本文編號(hào)：3311726