北京信息科技大学学报（自然科学版）
北京信息科技大學學報（自然科學版）
북경신식과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF MACHINERY
2012年
2期
63-67
,共5页
语音情感识别%高斯混合模型超向量%UBM-GMM-SVM
語音情感識彆%高斯混閤模型超嚮量%UBM-GMM-SVM
어음정감식별%고사혼합모형초향량%UBM-GMM-SVM
真实语音情感识别是使人机交互更加友好的重要手段,但是训练数据稀缺为这一领域带来很多挑战.为了减小这一阻碍,提出了语句串接与重采样(UCR)方法,以便高效利用存在的训练数据.UCR方法是将原始音频样本按照情感类型进行串接,形成一个长的音频流,以一个固定粒度对其随机乱序,然后将其切割,并通过多次重采样操作来增加支持向量机(SVM)的训练样本数.实验基于一个从访谈节目中录制的真实语音情感库.实验结果表明,在统一背景模型-高斯混合模型-支持向量机( UBM-GMM-SVM)识别框架中这种训练集重构的方法错误率降低近33.10％.
真實語音情感識彆是使人機交互更加友好的重要手段,但是訓練數據稀缺為這一領域帶來很多挑戰.為瞭減小這一阻礙,提齣瞭語句串接與重採樣(UCR)方法,以便高效利用存在的訓練數據.UCR方法是將原始音頻樣本按照情感類型進行串接,形成一箇長的音頻流,以一箇固定粒度對其隨機亂序,然後將其切割,併通過多次重採樣操作來增加支持嚮量機(SVM)的訓練樣本數.實驗基于一箇從訪談節目中錄製的真實語音情感庫.實驗結果錶明,在統一揹景模型-高斯混閤模型-支持嚮量機( UBM-GMM-SVM)識彆框架中這種訓練集重構的方法錯誤率降低近33.10％.
진실어음정감식별시사인궤교호경가우호적중요수단,단시훈련수거희결위저일영역대래흔다도전.위료감소저일조애,제출료어구천접여중채양(UCR)방법,이편고효이용존재적훈련수거.UCR방법시장원시음빈양본안조정감류형진행천접,형성일개장적음빈류,이일개고정립도대기수궤란서,연후장기절할,병통과다차중채양조작래증가지지향량궤(SVM)적훈련양본수.실험기우일개종방담절목중록제적진실어음정감고.실험결과표명,재통일배경모형-고사혼합모형-지지향량궤( UBM-GMM-SVM)식별광가중저충훈련집중구적방법착오솔강저근33.10％.
