信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2013年
1期
98-106
,共9页
黄程韦%金赟%包永强%余华%赵力
黃程韋%金赟%包永彊%餘華%趙力
황정위%금빈%포영강%여화%조력
语音情感识别%多尺度分析%马尔可夫网络%判决融合
語音情感識彆%多呎度分析%馬爾可伕網絡%判決融閤
어음정감식별%다척도분석%마이가부망락%판결융합
本文中我们提出了一种将高斯混合模型同马尔可夫网络结合的时域多尺度语音情感识别框架,并将其应用在耳语音情感识别中.针对连续语音信号的特点,分别在耳语音信号的短句尺度上和长句尺度上进行了基于高斯混合模型的情感识别.根据情绪的维度空间论,耳语音信号中的情感信息具有时间上的连续性,因此利用三阶的马尔可夫网络对多尺度的耳语音情感分析进行了上下文的情感依赖关系的建模.采用了一种弹簧模型来定义二维情感维度空间中的高阶形变,并且利用模糊熵评价将高斯混合模型的似然度转化为马尔可夫网络中的一阶能量.实验结果显示,本文提出的情感识别算法在连续耳语音数据上获得了较好的识别结果,对愤怒的识别率达到了64.3％.实验结果进一步显示,与正常音的研究结论不同,耳语音中的喜悦情感的识别相对困难,而愤怒与悲伤之间的区分度较高,与Cirillo等人进行的人耳听辨研究结果一致.
本文中我們提齣瞭一種將高斯混閤模型同馬爾可伕網絡結閤的時域多呎度語音情感識彆框架,併將其應用在耳語音情感識彆中.針對連續語音信號的特點,分彆在耳語音信號的短句呎度上和長句呎度上進行瞭基于高斯混閤模型的情感識彆.根據情緒的維度空間論,耳語音信號中的情感信息具有時間上的連續性,因此利用三階的馬爾可伕網絡對多呎度的耳語音情感分析進行瞭上下文的情感依賴關繫的建模.採用瞭一種彈簧模型來定義二維情感維度空間中的高階形變,併且利用模糊熵評價將高斯混閤模型的似然度轉化為馬爾可伕網絡中的一階能量.實驗結果顯示,本文提齣的情感識彆算法在連續耳語音數據上穫得瞭較好的識彆結果,對憤怒的識彆率達到瞭64.3％.實驗結果進一步顯示,與正常音的研究結論不同,耳語音中的喜悅情感的識彆相對睏難,而憤怒與悲傷之間的區分度較高,與Cirillo等人進行的人耳聽辨研究結果一緻.
본문중아문제출료일충장고사혼합모형동마이가부망락결합적시역다척도어음정감식별광가,병장기응용재이어음정감식별중.침대련속어음신호적특점,분별재이어음신호적단구척도상화장구척도상진행료기우고사혼합모형적정감식별.근거정서적유도공간론,이어음신호중적정감신식구유시간상적련속성,인차이용삼계적마이가부망락대다척도적이어음정감분석진행료상하문적정감의뢰관계적건모.채용료일충탄황모형래정의이유정감유도공간중적고계형변,병차이용모호적평개장고사혼합모형적사연도전화위마이가부망락중적일계능량.실험결과현시,본문제출적정감식별산법재련속이어음수거상획득료교호적식별결과,대분노적식별솔체도료64.3％.실험결과진일보현시,여정상음적연구결론불동,이어음중적희열정감적식별상대곤난,이분노여비상지간적구분도교고,여Cirillo등인진행적인이은변연구결과일치.
