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《基于多粒度特征融合的維度語(yǔ)音情感識(shí)別方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、國(guó)內(nèi)圖書分類號(hào)：TP39學(xué)校代碼：10213國(guó)際圖書分類號(hào)：681.3密級(jí)：公開碩士學(xué)位論文基于多粒度特征融合的維度語(yǔ)音情感識(shí)別方法研究碩士研究生：陳肖導(dǎo)師：李海峰教授申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)所在單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院答辯日期：2016年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TP39U.D.C:681.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONDIMENSIONALSPEECHEMOTION
2、RECOGNITIONBASEDONTHEMULTI-GRANULARITYFEATUREFUSIONCandidate：ChenXiaoSupervisor：Prof.LiHaifengAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerScienceandTechnologyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2016Degre
3、e-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要源于人工智能領(lǐng)域語(yǔ)音處理技術(shù)的飛速發(fā)展，人們希望可以和機(jī)器進(jìn)行更自然、貼切的交流。語(yǔ)音情感識(shí)別是繼語(yǔ)音識(shí)別之后，人機(jī)交互中的又一熱點(diǎn)問題，得到了研究者們廣泛的關(guān)注。近年來(lái)，隨著心理學(xué)、生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，探究符合人類情感表達(dá)相關(guān)聯(lián)的新特征，是當(dāng)前研究領(lǐng)域內(nèi)十分重要的研究課題。但目前在維度語(yǔ)音情感識(shí)別方面的研究較少，而且沒有公開認(rèn)可的維度語(yǔ)音情感特征集和高效的分類方法
4、。在維度語(yǔ)音情感特征集的構(gòu)建方面，本文提取了維度語(yǔ)音情感識(shí)別常用的韻律學(xué)特征、音質(zhì)特征和基于譜的特征，另外根據(jù)Teager等人實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的語(yǔ)音非線性產(chǎn)生模型，結(jié)合梅爾聽覺心理認(rèn)知規(guī)律，我們提取了非線性Teager_Mel特征。這樣提取的特征既可以考慮到語(yǔ)音產(chǎn)生的過程的非線性，同時(shí)也綜合了人耳聽覺的心理效應(yīng)，分別在公開的情感語(yǔ)料庫(kù)DISEC和VAM進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表面基于Teager非線性理論提取的特征識(shí)別效果要優(yōu)于在語(yǔ)音處理中常用的梅爾倒譜系數(shù)。在上面提取的維度語(yǔ)音情感特征集的基礎(chǔ)了，我們對(duì)此特征集做了
5、一系列的后處理。傳統(tǒng)的維度語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)都是采用全局統(tǒng)計(jì)特征，即將提取的全句的幀特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然而這種劃分的方式有可能造成韻律學(xué)細(xì)節(jié)信息的丟失，所以本文研究了更加合適的情感識(shí)別單元，在語(yǔ)段粒度上進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算。同時(shí)我們考慮到人腦對(duì)情感認(rèn)知處理的三階段過程，即醞釀階段、情感充分表達(dá)階段和情感收尾階段。將這種認(rèn)知過程的起伏變化用數(shù)學(xué)上的高斯函數(shù)進(jìn)行模型化，這樣我們得到了窗特征。為了能從人腦處理語(yǔ)音情感信號(hào)的角度出發(fā)，同時(shí)考慮到語(yǔ)音的時(shí)序信息，本文提出了一個(gè)基于認(rèn)知機(jī)理的回饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CMRNN），
6、并將CMRNN應(yīng)用于維度語(yǔ)音情感識(shí)別。我們考慮到基于認(rèn)知機(jī)理的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以綜合短時(shí)幀上的情感特征，又可以融合長(zhǎng)粒度的段統(tǒng)計(jì)特征和窗特征。與傳統(tǒng)的語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)相比，我們不僅探究了合適的情感表達(dá)時(shí)長(zhǎng)，而且將短時(shí)幀特征和較長(zhǎng)時(shí)的段特征和窗特特征融合體現(xiàn)在分類器的處理過程中，實(shí)現(xiàn)了時(shí)序信息對(duì)情感識(shí)別的補(bǔ)聲道充作用。最后，我們用基于認(rèn)知機(jī)理的回饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行維度語(yǔ)音情感識(shí)別，在VAM維度語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行了測(cè)試，在情感的三個(gè)維度，平均得到0.66相關(guān)性。同-I-摘要時(shí)，語(yǔ)段特征和情感認(rèn)知窗特征在維度情感識(shí)別
7、上有不同程度的提高，較之前的全局統(tǒng)計(jì)特征，在情感的效價(jià)維提高了16%，證明了網(wǎng)絡(luò)的有效性。關(guān)鍵詞：維度語(yǔ)音情感識(shí)別；多粒度特征提?。籆MRNN；認(rèn)知機(jī)理-II-AbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofthespeechprocessingintheartificialintelligence，humanbeingsarehopingforcommunicationwiththecomputerinamorenaturewayasthesameasthemsel
8、ves.Followingthespeechprocessing,speechemotionrecognitionplaysaveryimportantroleintheHuman-ComputerInteraction,whichhasgetmuchattention.Intherecentyears,withtherapiddevelopmentofthepsychology,physiology,neuroscienceandthecomputer
