發(fā)布時間：2018-04-13 05:21

  本文選題：語譜圖 + Gabor濾波器�。� 參考：《太原理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前,在語音情感識別領域,研究者經(jīng)常選用的情感語音特征有音質(zhì)特征、頻域特征、時域特征等特征,而關注語音時域-頻域相關性的研究則相對較少,發(fā)展較晚。本文利用語譜圖反映語音時域-頻域相關性的特點,提取語譜圖多種不同的紋理特征,將所提特征應用于語音情感識別。通過實驗分析,部分語譜圖紋理特征取得了比較好識別率,驗證了基于語譜圖特征的語音情感識別方法的可行性。本文主要以語譜圖為基礎對語譜圖紋理特征的提取和分類進行了研究,主要完成的工作包含以下幾部分:(1)介紹了語音情感研究的背景、意義、發(fā)展現(xiàn)狀以及常用的圖像紋理特征提取方法和紋理特征分類方法。(2)利用Gabor小波分別結合灰度共生矩陣方法、Tamura方法、局部二值模式(LBP)方法提取語譜圖特征。(3)提出了改進的局部二值模式方法、融合語譜圖LBP特征和局部Hu矩特征方法,并以柏林語音庫為基礎進行情感語音識別,實驗結果顯示不同情感的綜合識別率有了比較明顯的提升。(4)實現(xiàn)了支持向量機和K近鄰分類方法對所提特征進行分類識別,并研究了語譜圖灰度共生矩陣特征、Tamura特征、LBP特征、改進的LBP特征、融合LBP特征與局部Hu距特征的情感識別效果,以及融合特征權值對識別率的影響。經(jīng)過比較不同方法下的識別率,改進后的LBP方法與融合語譜圖LBP特征與局部Hu距特征方法取得了較好的實驗結果。
[Abstract]:At present, in the field of speech emotion recognition, researchers often choose affective speech features, such as phonological characteristics, frequency domain features, time domain features, etc. However, the research on the correlation between speech time domain and frequency domain is relatively few, and the development is relatively late.In this paper, the feature of correlation between speech time domain and frequency domain is reflected in the speech spectrum, and different texture features are extracted from the spectrum map, and the proposed features are applied to speech emotion recognition.Through experimental analysis, some of the texture features of spectral images have achieved a good recognition rate, which verifies the feasibility of the speech emotion recognition method based on the spectral image features.In this paper, the extraction and classification of texture features are studied on the basis of spectrogram. The main work includes the following parts: 1) introduce the background and significance of speech affective research.The current situation and the common methods of image texture feature extraction and texture feature classification. (2) using Gabor wavelet and gray level co-occurrence matrix method, respectively, Tamura method is used.This paper presents an improved local binary pattern method, which combines LBP features with local Hu moments features, and implements emotional speech recognition on the basis of Berlin phonetic corpus.The experimental results show that the comprehensive recognition rate of different emotions is significantly improved. (4) support vector machine and K-nearest neighbor classification method are used to classify and recognize the proposed features, and the gray level co-occurrence matrix feature Tamura feature and LBP feature of the spectral image are studied.The improved LBP feature, the emotion recognition effect of fusion LBP feature and local Hu distance feature, and the influence of fusion feature weight on recognition rate.By comparing the recognition rates of different methods, the improved LBP method, the fusion spectral LBP feature and the local Hu distance feature method have obtained good experimental results.
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1743106