基于SVM的语音情感识别研究

随着计算机技术的发展,人们对和谐人机交互的要求不断提高,这就要求计算机能理解说话人的情感信息,即能进行语音情感识别。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的语音情感识别方法,主要对人类的6种基本情感：高兴、惊奇、愤怒、悲伤、恐惧、平静进行研究。首先对自建语音情感数据库的情感语句提取特征,然后运用序列前向选择（SFS）算...     

语音情感识别的研究进展

情感在人类的感知、决策等过程扮演着重要角色.长期以来情感智能研究只存在于心理学和认知科学领域,近年来随着人工智能的发展,情感智能跟计算机技术结合产生了情感计算这一研究课题,这将大大的促进计算机技术的发展.情感自动识别是通向情感计算的第一步.语音作为人类最重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息.如何从语音中自动识别说话者的情感状态近年来受到各领域研究者的广泛关注.本文从语音情感识别所涉及的几个重要问题出发,包括情感理论及情感分类、情感语音数据库、语音中的情感特征和语音情感识别算法等,介绍了当前的研究进展,并讨论了今后研究的几个关键问题.     

语音情感识别的发展与展望

对语音情感识别的起源及主要研究内容作了介绍,对国内外语音情感识别的研究现状作了归纳总结;对语音情感特征的提取、情感分类器的建模算法作了重点分析介绍,最后对情感识别未来发展方向进行了展望.     

基于CNN_LSTM的语音情感识别系统设计

本文设计了一种基于CNN和LSTM语音情感识别神经网络结构,其在识别多分类情感时表现良好,与使用单卷积核、双卷积核网络结构相比,本文结构表现更加优秀.     

语音信号的情感特征分析与识别研究综述

语音情感的分析与识别是近年来新兴研究课题之一，本文介绍了近几年来国内外语音情感识别的状况，阐述了各种人类情感分类的方法，归纳了各种语音特征参数的提取方法以及各特征参数对情感识别的意义，在此基础上综述了国内外在情感识别领域的研究进展与主要识别建模方法，同时总结了各种识别建模方法的利弊。最后概括了语音情感识别领域的发展趋势，并进行了展望。     

人机交互中的语音情感识别研究进展

语音情感识别是当前信号处理、模式识别、人工智能、人机交互等领域的热点研究课题,其研究的最终目的是赋予计算机情感能力,使得人机交互做到真正的和谐和自然。本文综述了语音情感识别所涉及到的几个关键问题,包括情感表示理论、情感语音数据库、情感声学特征分析以及情感识别方法四个方面的最新进展,并指出了研究中存在的问题及下一步发展的方向。     

语音信号中的情感特征分析和识别的研究

本文分析了含有欢快、愤怒、惊奇、悲伤等４种情感语音信号的时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造的特征。通过和不带情感的平静语音信号的比较,总结了不同情感语音信号的情感特征的分布规律。根据这些分析,提取了９个情感特征进行了情感识别的实验,获得了基本上接近于人的正常表现的识别结果。     

基于LS-SVM的情感语音识别

提出了一种基于LS-SVM的情感语音识别方法。即先提取实验中语音信号的基频,能量,语速等参数为情感特征,然后采用LS-SVM方法对相应的情感语音信号建立模型,进行识别。实验结果表明,利用LS-SVM进行基本情感识别时,识别率较高。     

基于GMM的语音情感信息识别

实际的研究表明,语音情感识别方法有多种.介绍了一种基于GMM的语音情感识别方法,包括该方法的优点、存在的问题或不足等,并对此进行了思考,给出了一些处理办法.     

集成语音信号与表面肌电信号的情感自动识别模型

为了提高情感识别的正确率,针对单一语音信号特征和表面肌电信号特征存在的局限性,提出了一种集成语音信号特征和表面肌电信号特征的情感自动识别模型.首先对语音信号和表面肌电信号进行预处理,并分别提取相关的语音信号和表面肌电信号特征,然后采用支持向量机对语音信号和表面肌电信号特征进行学习,分别建立相应的情感分类器,得到相应的识别结果,最后将识别结果分别输入到支持向量机确定两种特征的权重系数,从而得到最终的情感识别结果.两个标准语情感数据库的仿真结果表明,相对于其它情感识别模型,本文模型大幅提高了情感识别的正确率,人机交互情感识别系统提供了一种新的研究工具.     

结合音质特征和韵律特征的语音情感识别

为了提高语音情感的正确识别率,在情感语音韵律特征的基础上,提出情感语音音质特征的提取.结合音质特征参数和韵律特征参数,采用支持向量机分类器实现汉语普通话生气、高兴、悲伤和惊奇四种主要情感类型语音的情感识别.实验结果表明,语音音质特征参数和韵律特征参数相结合取得的情感平均正确识别率为88.1%,比单独使用韵律特征参数高出6%.可见,语音音质特征是一种较有效的情感特征参数.     

基于DSP的语音识别系统研究与实现

语音识别是人机语音通信的关键技术之一,也是难题之一.介绍了一种语音识别系统,主要介绍了该系统的语音处理流程,阐述了系统使用Mel频标倒谱参数作为特征提取的方法,采用隐马尔科夫模型算法的测度估计技术.通过严格测试,该系统达到实用化要求.该语音识别系统较好的实现了在移动电子设备上资源有限条件下方便快捷的汉字语音输入,具有重大现实意义.     

声学参数和听觉参数结合的语音情感交叉识别

语音情感识别中,情感特征信息的提取和选择、情感识别模型的选择是2个重要部分.结合语音信号的声学特征参数和听觉特征参数进行情感识别,针对两类不同情感之间的差别选择最优的特征集,并设计了一个基于神经网络的情感交叉识别,与听觉特征参数结合,经过分类器得到识别情感,达到平均92%识别率.     

语音识别技术及应用综述

语音识别作为信息技术中一种人机接口的关键技术,具有重要的研究意义和广泛的应用价值。介绍了语音识别技术发展的历程,具体阐述了语音识别概念、基本原理、声学建模方法等基本知识,并对语音识别技术在各领域的应用作了简要介绍。     

一种RNN-T与BERT相结合的端到端语音识别模型

端到端语音识别模型由于结构简单且容易训练,已成为目前最流行的语音识别模型.然而端到端语音识别模型通常需要大量的语音-文本对进行训练,才能取得较好的识别性能.而在实际应用中收集大量配对数据既费力又昂贵,因此其无法在实际应用中被广泛使用.本文提出一种将RNN-T(Recurrent Neural Network Trans...     

一种2DDCT与压缩感知结合的人脸识别

针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,计算复杂等缺点,提出二维离散余弦变换(2DDCT)和压缩感知(Compressed Sensing,CS)相结合的人脸识别方法。新方法首先利用2DDCT将图像变换到频域,压缩人脸图像以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,这样有效降低了所需特征的维数,减少了计算量;然后通过感知算法进行特征提取得到人脸识别特征,最后运用最近邻分类器完成人脸的识别。在ORL、Yale及Feret人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性与稳健性,特别是在YaleB人脸数据库运用该方法得到了很好的试验结果。     

英语翻译器语音识别系统设计及其应用

语音识别系统是英语翻译器的核心部分,优化翻译器软件功能是信息化教学改革重点,分析了英语翻译器语音识别系统设计方法,对其实际应用功能进行研究。     

基于语音识别的地震现场对讲通信技术优化研究

当下,地震应急救援时使用对讲机通话是必不可少的通信方式。但救援人员通话时,必然要用手按住PTT才行,这就影响救援人员工作时便利性。基于此,研究采用最新数字运算处理技术以及编入了只识别人类声音的算法,使得外界声音和冲击等不被识别。当救援人员讲话时,自动识别产生PTT,就可以实现通话。救援人员的双手给彻底解放出来,讲话时对讲机自动发射,这对于通信方法优化,提高救援效率,都是有重大益处的。     

Phone-based filter parameter optimization of filter and sum robust speech recognition using likelihood maximization

Because of noise and reverberation, accuracy of speech recognition systems decreases when the distance between talker and microphone increases. By the using of microphone arrays and appropriate filtering of received signals, the accuracy of recognizer can be increased. Many different methods for using microphone arrays have been proposed that can be classified into two main approaches: systems that perform in two independent stages of array processing and then recognition and systems that use array processing to generate a sequence of features which maximize the likelihood of generating the correct hypothesis in recognition phase. Following second approach, in this paper a new method for microphone array processing is proposed in which the parameters of array processing are adjusted in calibration phase based on phones used in language and maximum likelihood method. Optimized filter parameters are stored and used during recognition phase. A new modified Viterbi algorithm using optimal phone-based filter parameters is used for recognition phase. The proposed algorithm is analytically formulated and Persian language is used to find any improvement in speech recognition accuracy compared with results of delay and sum and utterance-based filter and sum algorithms. The results show 12.2% improvement in accuracy compared to utterance-based algorithm.     

智能语音识别技术的发展现状与应用前景

在我们的日常生活中,语言是一个不可缺少的信息传播媒介,也是语音识别技术的亮点。近几年人工智能技术不断发展,已经应用到我们生活的各个领域,在目前的消费级市场中,语音交互是人工智能最普遍的表现方式。本论文对智能语音识别技术的发展做了简单介绍,并介绍了智能语音交互的概念,智能语音识别技术在智能家居中的应用,同时指出了其发展所存在的问题,并对未来的发展作出展望。