基于脑电和语音信号的情感识别研究

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1、分类编号：——密级：——甲．位代码：—100—65学号：—12100—90008天滓≯币苊大学研究生学位论文论文题目：基王膻电狸语童信曼的：瞳壁迟墨垡婴究学生姓名：塞I』仨怡申请学位级别：亟±申请专业名称：数直拉本堂研究方向：情感迟别指导教师姓名：刍益苤专业技术职称：教援提交论文日期：原创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得吞室垣范盘茎或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我～同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文

2、中作了明确的说明并表示了谢意。，·论文作者签名：多j仁·悔日期：≯f厂，年6月／日即：研究生学位论文使用授权说明(必须装订在提交学校图书馆的印刷本)本人完全了解天津师范大学关于收集、保存、使用研究生学位论文的规定，·按照学校要求向图书馆提交学位论文的EilJf6,J本和电子版本；·图书馆有权保存学位论文的EiJ届,J本和电子版，并通过校园网向本校读者提供全文与阅览服务。·图书馆可以采用数字化或其它手段保存论文；·因某种特殊原因需要延迟发布学位论文，按学位论文保密规定处理，保密论文在解密后遵守此规定。论篙铡帮名：聋女摘要情感计算(hffectiveComputing)是一种

3、赋予计算机情感识别能力的交互计算方法。情感计算是人工智能领域的研究热点，其目的是让人工智能更好地为人类服务。在情感识别中，计算机需要对人体特征的大量信号进行采集，例如语音、人体面部微表情、肢体行为动作和人体生理信号等。单一的依靠语音或者生理特征来进行情感识别的研究已经取得了很好的成果，但当某一个通道的特征受到干扰或缺失时，识别率会降低，而利用语音、生理信号等信息之间的互补性可提高分类器的识别性能。基于此，本文提出将语音信号和能够直接、深入地反映人的情感状态的脑电信号进行融合，实现多模态情感识别，提高系统的识别率和鲁棒性。本文通过脑电和语音实验设备，首先对被试进行脑电信号和

4、语音信号的数据采集。在脑电实验过程中，通过NeuroscanERP脑电系统采集被试的脑电数据，然后利用主成分分析法对共性特征降维，并采用支持向量机进行分类，得到80．5％的平均识别正确率；对采集的语音信号进行预处理，提取语音信号的韵律特征包括基频、时长、能量等和以共振峰为代表的声学特征以及Mel频率倒谱系数，然后使用高斯混合模型进行情感识别得到平均85％的识别结果。最后，基于D—S证据理论法对多分类器进行决策层融合。实验结果表明，本文提出的基于语音和脑电的情感识别方法较单一模态相比，可有效地提高情感识别率。关键词：脑电信号；语音信号；情感识别ABSTRACTAffecti

5、veComputingisamethodforimpartingcomputerinteractivecomputingemotionrecognitionability．Affectivecomputingisthenextbreakthroughinthefieldofartificialintelligence，anditspurposeistoletthecomputerAItobetterservehumanity．Inemotionrecognition，thecomputersignalstheneedforalargenumberofhumancharac

6、teristicsofthecollection，suchasvoice，humanfacialmicro-expressions，bodymovementsandbehaviorofhumanphysiologicalsignals，suchasphysics．BycombiningEEGtomakethecomputervoicesignalrecognitionofhumanemotionalstatussignalstoidentifyandcarryoutanalysisisthemainmethodproposedinthispaper．Theadvantag

7、eofthismethodisthatyoucanfittheexperimentalobjectivef砬torsoffsetresistance，noise，andenvironmentalfactorstoaminimum，butthelearningprocessCanberecordedintheemotionaltrajectoryofthesubjectsobservedthroughouttheexperimentprocess．Inthispaper，designofexperiments，physiolog