基于情感特征分类的语音情感识别研究

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1、第２９卷第１０期计算机应用研究Ｖｏｌ２９Ｎｏ１０２０１２年１０月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＯｃｔ２０１２基于情感特征分类的语音情感识别研究周晓凤，肖南峰，文翰（华南理工大学计算机科学与工程学院，广州５１０００６）摘要：针对语音信号的实时性和不确定性，提出证据信任度信息熵和动态先验权重的方法，对传统ＤＳ证据理论的基本概率分配函数进行改进；针对情感特征在语音情感识别中对不同的情感状态具有不同的识别效果，提出对语音情感特征进行分类。利用各类情感特征的识别结果，应用改进的ＤＳ证据理论进行决策级数据融合，实现基于多类情感特征的语音

2、情感识别，以达到细粒度的语音情感识别。最后通过算例验证了改进算法的迅速收敛和抗干扰性，对比实验结果证明了分类情感特征语音情感识别方法的有效性和稳定性。关键词：语音情感识别；情感特征分类；改进ＤＳ证据理论；证据信任度信息熵；动态先验权重；数据融合中图分类号：ＴＰ３８９１文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１２）１０３６４８０３ｄｏｉ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３６９５２０１２１００１２ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＺＨＯ

3、ＵＸｉａｏｆｅｎｇ，ＸＩＡＯＮａｎｆｅｎｇ，ＷＥＮＨａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｓｗｅｒｅｈｉｇｈｌｙｒｅａｌｔｉｍｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄｅｖｉｄｅｎｃｅｓ’ｔｒｕｓｔｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｄｙｎａｍｉｃｐｒｉｏｒｗｅｉｇｈｔｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔ

4、ｒａｄｉｔｉｏｎａｌＤＳｔｈｅｏｒｙ．Ａｓｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｗａｓｎｏｔｔｈｅｓａｍｅｂｙｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎｓ，ｉｔｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｆｉｎｅｇｒａｉｎｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｄａｔａｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＤＳｔｈｅｏｒｙｔｏｒｅａｌｉｚｅ

5、ｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓ．ＴｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＤＳｔｈｅｏｒｙｉｓｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ａｎｄｃｏｍｐａｒｉｎｇｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｉｍｐｒ

6、ｏｖｅｄＤＳｔｈｅｏｒｙ；ｅｖｉｄｅｎｃｅｓ’ｔｒｕｓｔｅｎｔｒｏｐｙ；ｄｙｎａｍｉｃｐｒｉｏｒｗｅｉｇｈｔｓ；ｄａｔａｆｕｓｉｏｎ随着计算机技术的蓬勃发展，人机交流也变得越来越普片段，其采样频率为４４１００Ｈｚ，采样位数为１６位。本文采用遍，情感理解能力日渐成为衡量一个机器是否具有智能的关键的语音情感数据库由恐惧、愤怒、悲哀、高兴、惊奇和平静六种因素。目前已经出现能够根据人类特定的命令去执行特定动基本情绪组成。每种情绪剪辑３００句相关语音片段，并将语音作的产品，但是要实现人机的自然交互，机器必须能够更准确数据的顺序打乱，邀请剪辑语音数据以外的８人收听语音数据地

7、理解和区分人类的情感。作为人类日常情感交流的主要方并对其进行分类，最后根据分类结果并结合语音文件的质量，式，人类话语中所携带的情感信息越来越受到人们的重视。本每种情绪选取２００句语音数据，共１２００句语音情感数据。随文在建立语音情感数据库的基础上，提取语音信号的基音、共机抽取７２０句用于训练，４８０句用于识别。振峰、ＬＰＣＣ和ＭＦＣＣ等情感特征组成语音情感特征集，并将情#特征提取及分类感特征集分为两类，针对现有ＤＳ证据理论融合技术在基本概率赋值方法上的缺陷，提出改进方法。在此基础上，对恐惧、愤［"］#":/;倒谱系数的提取怒、悲哀、高兴、惊奇和平静六种情感进