【摘 要】
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目前越来越多的研究关注语音信号中的情感内容,但大多数研究集中于分类器上,较少有研究对情感语音识别中的声学特征做筛选,缺乏对情感的精细建模。本文以高兴和悲伤两种基本
【机 构】
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北京师范大学文学院; 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室;
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目前越来越多的研究关注语音信号中的情感内容,但大多数研究集中于分类器上,较少有研究对情感语音识别中的声学特征做筛选,缺乏对情感的精细建模。本文以高兴和悲伤两种基本情感为例,通过全方位特征分析的方法挑选了33种声学特征组成情感语音的声学特征集,而后根据识别实验从中选择出能够有效识别高兴和悲伤情感的声学特征组成最终较佳的声学特征集,进一步验证说明特征选择的重要性。情感语音识别实验的结果表明:用最终选出的特征集建立的情感识别模型较其他特征集可以获得更高的识别准确率,并且组成的特征集数据小,能够降低模型运行的复杂程度。本文还分析了每个声学特征的重要性等级。
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