基于谱特征和ELM的语音情感识别方法[发明专利]

专利名称：基于谱特征和ELM的语音情感识别方法专利类型：发明专利

发明人：张健沛,史芝欣,杨静,王勇

申请号：CN201911189489.0

申请日：20191128

公开号：CN110827857B

公开日：

20220412

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明提供的是一种基于谱特征和ELM的语音情感识别方法。原始语音信号进行基本特征提取包括韵律特征、音质特征；利用Teager能量算子TEO算法提取梅尔频率倒谱系数MFCC和耳蜗滤波倒谱系数CFCC，二者加权得到teCMFCC特征，并与基本特征值进行融合，构建特征矩阵；用Fisher准则和相关分析对特征进行选择降维，保留语音信号的个性特征；建立极限学习机ELM决策树模型，完成语音情感识别分类。本发明强调了语音信号的非线性特征，具有很好的鲁棒性，在中国科学院自动化研究所录制的CASIA中文情感语料库上进行实验，验证提出的基于谱特征和ELM的语音情感识别算法对中文语音信号具有很好的分类识别精度。

申请人：哈尔滨工程大学

地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室国籍：CN

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