基于頻譜感知特征的語(yǔ)音情感識(shí)別研究.pdf

1、全日制學(xué)術(shù)型研究生全日制學(xué)術(shù)型研究生畢業(yè)論文畢業(yè)論文（申請(qǐng)碩士學(xué)位申請(qǐng)碩士學(xué)位）論文題論文題目基于頻譜感知特征的語(yǔ)音情感識(shí)別研究學(xué)位申請(qǐng)人學(xué)位申請(qǐng)人李文華專業(yè)方向計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究方向語(yǔ)音情感識(shí)別指導(dǎo)教師姜林副教授2018年6月12日摘要I東華理工大學(xué)研究生畢業(yè)論文中文摘要首頁(yè)用紙東華理工大學(xué)研究生畢業(yè)論文中文摘要首頁(yè)用紙畢業(yè)論文題目：基于頻譜感知特征的語(yǔ)音情感識(shí)別研究計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2015級(jí)碩士生姓名：李文華指導(dǎo)教師（姓名、職

2、稱）：姜林副教授摘要語(yǔ)音是人類之間溝通和交往當(dāng)中最重要的方式，因?yàn)檎Z(yǔ)音信號(hào)不但蘊(yùn)含了各種豐富的語(yǔ)義信息，還傳達(dá)流露出人們交流時(shí)豐富的情緒狀態(tài)。計(jì)算機(jī)進(jìn)一步去分析語(yǔ)音信號(hào)中包含的情感特征，理解其中蘊(yùn)含的情感信息，是為了更友好更高效更便捷的人機(jī)交互，它具有重要的應(yīng)用價(jià)值和巨大的研究意義。但是，根據(jù)存在現(xiàn)有語(yǔ)音情感識(shí)別中缺乏情感表達(dá)關(guān)聯(lián)更加密切的新特征的問題，本文通過查閱大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料，學(xué)習(xí)并深入研究了語(yǔ)音情感識(shí)別的相關(guān)理論與技術(shù)，提

3、出一種新的基于頻譜感知的子帶感知譜能量特征BPSE，并采用特征融合算法將MFCC和BPSE特征融合得到了BPSEMFCC新特征用于提升語(yǔ)音情感識(shí)別的性能，其主要工作內(nèi)容如下：第一，針對(duì)現(xiàn)有語(yǔ)音情感常用特征提取都是基于物理聲學(xué)特性，只考慮聲音的物理特性，且存在識(shí)別率不高等問題，本文提出了子帶感知譜能量特征BPSE，解決了現(xiàn)有語(yǔ)音情感識(shí)別中缺乏情感表達(dá)關(guān)聯(lián)更加密切的新特征的問題；第二，針對(duì)提出新的語(yǔ)音情感特征子帶感知譜能量BPSE仍較單一，

4、識(shí)別率尚未達(dá)到最優(yōu)的問題，采取語(yǔ)音情感識(shí)別特征參數(shù)選擇和融合方法，使用F比與D比的語(yǔ)音情感識(shí)別特征參數(shù)評(píng)價(jià)方法，進(jìn)而將MFCC與BPSE中的最優(yōu)部分特征進(jìn)行融合，得到了新的語(yǔ)音情感融合特征BPSEMFCC，新特征可以有效表達(dá)語(yǔ)音情感識(shí)別的物理特性和聽覺感知特性。第三，構(gòu)建了基于SVM模型的語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)，并在Matlab仿真環(huán)境下對(duì)漢語(yǔ)情感語(yǔ)料庫(kù)CASIA和柏林德語(yǔ)情感語(yǔ)音庫(kù)EMODB進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，提取了常用語(yǔ)音情感特征、新特征BPSE和