姚慧
- 作品数:5 被引量:26H指数:2
- 供职机构:太原理工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金:山西省回国留学人员科研经费资助项目国家自然科学基金山西省青年科技研究基金更多>>
- 相关领域:电子电信更多>>
- 情感语音的非线性动力学特征被引量:14
- 2016年
- 基于语音发声过程中的混沌特性,提出了非线性动力学模型与情感语音信号处理相结合的方法.提取了该模型下情感语音的非线性特征:最小延迟时间、关联维数、Kolmogorov熵、最大Lyapunov指数和Hurst指数.设计情感语音识别对比实验以验证非线性特征性能.首先,选用德国柏林语音库和自主录制的TYUT2.0情感语音数据库中的3种情感(高兴、悲伤和愤怒)作为实验数据来源;其次,分别提取非线性特征、韵律特征和梅尔频率倒谱系数特征,采用支持向量机进行了情感识别.结果表明,非线性特征在柏林数据库实验中的识别率高于韵律特征识别率,但是略低于梅尔频率倒谱系数特征识别率,验证了非线性特征是一组区分情感的有效特征;在TYUT2.0数据库中的识别率均高于韵律特征和梅尔频率倒谱系数特征的识别率,在语料真实度和自然度更高的TYUT2.0数据库中识别结果相对更高,鲁棒性更好.
- 姚慧孙颖张雪英
- 关键词:动力学模型
- 一种基于语音信息的情感强度实验方法
- 一种基于语音信息的情感强度实验方法,所述实验方法是根据已经建立的成熟语音库,选取部分语料作为样本,以中性情感为基准,根据相似度划分算法计算得到情感强度量化表,从而对情感语音进行强度等级划分。本发明经过情感强度划分算法划分...
- 孙颖王少玄张子恒张雪英姚慧宋春晓黄丽霞
- 文献传递
- 基于混沌特性的情感语音非线性特征研究被引量:2
- 2017年
- 根据语音发声和传播过程中表现出的混沌特性,首先验证了富含不同情感的语音信号是具有混沌特性的.其次采用非线性动力学理论提取了基于情感语音信号混沌特性的的3种非线性特征:最小时间延迟、关联维数和最大Lyapunov指数.最后,设计了不同的实验验证了非线性特征的识别性能.实验中选用了Berlin语音库中的情感语句.采用了支持向量机进行了情感识别,其中参数采用十倍交叉验证获得.最后,对不同的实验结果进行了归纳分析,对比了不同非线性特征用于识别基本情感时的优劣.
- 张子恒孙颖姚慧
- 关键词:支持向量机
- 基于混沌特性的情感语音特征提取被引量:12
- 2015年
- 根据语音发声过程中的混沌特性,应用非线性动力学模型分析情感语音信号,提取了该模型下情感语音信号的非线性特征以及常用的声学特征(韵律特征和MFCC).设计情感语音识别对比实验,将非线性特征与不同声学特征融合并验证了该组合下的情感识别性能,研究了语音信号混沌特性对情感语音识别性能的影响.实验选用德国柏林语音库4种情感(高兴、愤怒、悲伤和中性)作为语料来源,支持向量机网络用于情感识别.结果表明,非线性特征有效表征了情感语音信号的混沌特性,与传统声学特征结合后,情感语音识别性能得到了显著提高.
- 孙颖姚慧张雪英张奇萍
- 关键词:支持向量机
- 情感语音的非线性特征研究
- 情感语音识别已经成为人机交互的重要研究领域之一。通过感知情感状态,计算机可以对人类的行为进行简单地认知并采用更为人性化的方式进行交流,拓展了人机交互的更多可能性。情感语音识别是通过计算机手段从说话人的语音信号中识别出情感...
- 姚慧
- 关键词:支持向量机