基于神经网络的语音情感识别

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1、●ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2008，44(24)191基于神经网络的语音情感识别石瑛h2，胡学钢1SHIYingm,HUXue-gan911合肥工业大学计算机与信息学院，合肥2300092．安徽省黄山学院计算机科学技术系，安徽黄山2450211．SchoolofComputer＆Information，HefeiUniversityoftechnology，Hefei230009，China2．SchoolofComputerInformation&Engineering，HuangshanUniv

2、ersity，Huangshan，Anhui245021，ChinaSmYing，珏UXue--gang．Researchofspeechemotionrecognitionbasedonacousticfeaturesandann．ComputerEngineeringandApplicatiom，2008。44(24)：191-193．Abstract：Themaingoalofthistllesisistosearchthemostusefulfeatureswithanalyzingthefeaturesrelatedwithemotions，and

3、findarecognitionmodeltOmakeuseofthesefeatures．Itstudiesthemethodandtechnologyintheresearchofthespeechemotionrecognition，andcreatesthedatabaseofthespeechemotionrecognitionandpicks-upthefeaturesofthespeechsignal．Thenitstudiestheeffectinemotion-speechrecognitionfromthosecomlnonfeature

4、ssuchaspitch，amplitudeenergy，formantandSOon．AfterchoosingtheusefulfeaturessuchasMel-FrequencyCepstralCoefficients(MFCC)anditstransientparameters，itob—rainsabetterperformancewiththeapplicationofneuralnetwork．Keywords：speechemotionrecognition；emotionfeatures；artificialneuralnetworks；

5、Mel-FrequencyCepstralCoefficients(MFCC)摘要：研究目的就是通过深入分析各种语音情感特征，找出其中对情感识别有较大贡献的特征，并寻找适合的模型将有效特征加以利用。分析和研究了多住科学家在进行语音情感分析过程中采用的方法和技术，通过总结和创新建立了语音情感语料库，并成功地提取了相关的语音信号的特征。研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用，重点研究了MFCc和AMFCC。实验发现特征筛选后系统的识别效果有着一定程度的提高。将处理后的频谱特征参数同原有的BP人工神经网络模型有效地结合起来，形成

6、完整的语音情感识别系统，取得了较为满意的识别结果。关键词：语音情感识别；情感特征；人工神经网络；MFCCDOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2008．24．058文章编号：1002—8331(2008)24-0191—03文献标识码：A中图分类号：TPl831引言随着计算机技术的发展，语音识别从信号预处理到模式识别方面取得了一定的成绩。计算机从诞生经过半个世纪的技术革新，从精度和容量取得了飞速地发展。当今的社会，计算机被应用在各个领域中，机器人不但被广泛应用在工业控制，而且走进了服务创新领域，甚至开始进入人们的家庭生活。而在机器人研究领

7、域，人机交互平台的设计和研究是机器人系统的关键技术，也是一个技术热点；建立一个规范精确的语音交流平台更是人机交互的重点。人是社会化的动物，其行为和语言受到情感影响和控制。人的情感一方面是由外界刺激引起的神经冲动，另一方面也受到的自身生理系统的控制和影响。利用这种人与外界的交互作用，应用语音情感识别技术可以制作成交互电影、情感识别游戏和话务中心的情感识别【I】，心理咨询的系统软件等领域。2语音情感研究现状2．1语音情感的分类由于语种的差异和研究应用的不同，语音情感的研究方法和研究重点也各有所异。单从语音情感的分类来看，有的科学家把语音情感分为5种，也有科学家分

8、为8种等。见表1的统计。表I语音情感分类结合实际应用