基于ann和gmm融合的語音情感識別方法的研究

《基于ann和gmm融合的語音情感識別方法的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。

1、學校代碼：１０２８６＿．據(jù)＼Ｘ．碩±學位論文基于ＡＮＮ和ＧＭＭ融合的語音情感識別方法的研究－弟研究生姓名Ｉ：表、導師姓名；Ｔ呵申請舉你類別工學柿＋學仿巧予單仿東南大學一級學科名疏信息與巧信工程論義答辯日期年４月２０１６ｆ日／二級學科名稱信Ｓ與信烏化巧學仿巧予日期２０１６達月曰答辯蠶員會豐席評閱人２０化年４月日來兩未嗦碩ｉ學位論文基于ＡＮＮ和Ｇ圓融合的語音情感巧別方法的研究是成１；?。崳妼I(yè)名觀作研究生姓名／：瓜才、

2、家嘴導師姓名：ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＳ巧ＥＣＨＥＭＯＴＩＯＮＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＴＨＥＦＵＳＩＯＮＯＦＡＮＮＡＮＤＧＭＭＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉ打ｅｄｔｏＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｇＢＹＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂｐｙＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔＥｒｉｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄｎｇｉｎｅｅｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖ

3、ｅｒｓｉｔｙＡｐｒｉｌ２０１６東南大學學位論文獨詢性汚明圓本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，論，，除了文中特別加Ｗ標注和致謝的地方外文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研巧成果也不包含為獲得東南大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料一。與我同工作的同志對本研巧所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：■束日期：Ｗ八乂＿至東南大學學位論文使用授權寅明東南大學、中國科學技術信息研巧所、國家圖書

4、館有權保留本人所送交學位論文的復印件和電子文檔，可Ｗ采用影印、縮印或其他復制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一，可Ｗ公布（包括Ｗ電子信息形式刊登）致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱論文的全部內(nèi)容或中、英文摘要等部分內(nèi)容。論文的公布（包括Ｗ電子信息形式刊登）授權東南大學研巧生院辦理。研究生簽名：導師簽名：：二日期＾摘要—人機交互是人與計算機之間使用某種對話語言，Ｗ定的交互方式，為完成確定任務的人與計算機之間的信息交換過程，是汁算機智能的重要

5、體現(xiàn)，同時也可Ｗ讓計算機更好的為人類服務。語一音情感識別對發(fā)展人機交互來說至關重要。目前，語音情感識別的研巧是口綜合認知科學、生理學、也理學、語言學、計算機科學等多學科的熱點研究課題，正越來越受到國內(nèi)外科研機構和研究人員的重視。本文主要圍繞人工神經(jīng)網(wǎng)絡和高斯混合模型展開語音情感識別的研巧，在原有結構模型的基礎上從算法層面入手提出改進的方法，Ｗ期提富相關模型的識別精度和識別效率，并在文章最后提出了一種髙斯混合模型和神經(jīng)網(wǎng)絡混合的語音情感識別模型。本論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下：（１）闡

6、述了語音情感識別的研究背景與意義，總結了當前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并對當前有待深入研巧和亟待解決的理論和技術問題進行了說明。一些基礎知識（２）概述了與情感相關的，包括情感的定義與情感的分類。設計并錄制了漢語語音情感數(shù)據(jù)庫，該庫包含高興、憤怒、驚訝、悲傷等四種基本情感，且全部語音樣本都經(jīng)過有效性檢驗Ｗ確保數(shù)據(jù)符合規(guī)范。完成了語音情感識別過程中需要進行的預處理工作，銜述了本文所用到的情感特征參數(shù)的提取方式Ｗ及情感特征向量的舊一化方法。（３）研究了基于Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡的語音情感識別，并運用萬有引力

7、搜索算法（ＧｒａｖｉｔａｔｉｏｎａｌＳｅａｒｃｈＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＳＡ）對Ｅｌｍａｎ網(wǎng)絡進斤優(yōu)化，算法的核也思想是運用萬有引力定律通過位置尋優(yōu)來不斷更新網(wǎng)絡的權值參數(shù)，最終實現(xiàn)網(wǎng)絡的最優(yōu)化。（４）介紹了離斯混合模型（ＧＭＭ）的ＥＭ化化算法，并分析了傳統(tǒng)ＥＭ算法的缺點。由此本一一文研巧了種基于改進的ＧＭＭ算法的語音情感識別方法，該算法通過設定個初始ＧＭＭ模型，運用迭代方式不斷修正Ｍ值和ＧＭＭ網(wǎng)絡的參數(shù)，直至得到最終的ＧＭＭ模型。（５）研巧了ＧＭＭ和深度信念網(wǎng)絡融合的語音情感識別方法。

8、在受限玻爾茲曼機（ＲｅｓｔｒｉｃｔｅｄＢｏｌｔｚｍａｎｎＭａｃｈｉｎｅｓ，ＲＢＭ）模型基礎上構建深度信念網(wǎng)絡化ｅｅｐＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｉｃ，ＤＢＮ），最后提出了一種多維ＧＭＭ輸出與深度信念神經(jīng)網(wǎng)絡相融合的方法實現(xiàn)語音情感識別。：語音情感識別，，，關隹字，埃爾曼遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡萬有引力算法高斯混合模型深度信念網(wǎng)絡ＩＡｂｓｔｎｃｔＡｂｓｔｒａ