基于语音特征的情感分类

作     者：李强 刘晓峰 贺静 LI Qiang;LIU Xiao-feng;HE Jing

作者机构：太原理工大学财经学院信息系太原030024 山西省财政税务专科学校经济信息系太原030024 太原理工大学数学学院太原030024 太原理工大学信息化管理与建设中心太原030024 

基　　金：国家自然科学基金项目(61072087)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2016年第37卷第2期

页      码：385-388页

摘      要：情感识别是智能机器人技术研究中的一个重要课题,对不同的情感识别有助于提高机器人的智能水平和与人类沟通的效果.首先采用语速、瞬时能量、瞬时过零率、共振峰和基频五种语音特征,以及正常、喜悦、愤怒、悲伤、惊讶五种情绪状态,建立语音特征与情绪的相关性模型,然后设计PNN识别算法,再通过该算法对情绪状态训练分类,最后在语音识别过程中提取的低阶特征,识别高阶情感语义.通过实验效果对比分析,其平均识别率可以达到82.58%,优于HMM的82.2%,主成分析的66.16%和多元回归分析的62.68%,可以得出该模型对语音情感识别有较好的识别率.

主 题 词：情感计算 语音识别 PNN 贝叶斯分类 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203982205...