基于SVM的语音情感识别算法

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摘
要：为有效提高语音情感识别系统的识别正确率，提出一种基于ＳＭ的语音情感识别算法。该算法提取语Ｖ
音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征，采用ＳＭ（ｕｐｒＶｃｒｃｉ，支持向量机）ＶＳｐｏｔｅｔｈｎｏＭａｅ方法对情感信号进行建模与识别。在仿真环境下的情感识别实验中，所提算法相比较人工神经网络的ＡＯＡＩｌｓｎＣＮ（１ａｓｉＣ
ｔｏｅ）ｅｈｄ．ｈｓｌｏｅｘｅｉｎｏｓａｔｅｐｅｈｅｏｉｎｅｏｎｔｎａｏｉａｅｎＳＭａｏｎ” ｍｔｏｓＴｅｅｕｔｆｈｐｒｒｔｅｍｅｔｈｗｔｈｅｃｍｔｃｇｉｏｇｒｈｂｓｄｏＶｃｎｓｈｔｓｏｒｉｌｔｍ
Ａｂｓｒｃ：Ｉｒｅｏｉｐｏｅｒｃｇｔｏｃｕａｙｏｈｐｅｈｅｏｉｎｒｃｇｎｔｏｙｔｍｆｅｔｖｌ，ａｓｅｃｔａｔｎｏｄｒｔｍｒｖｅｏｎｉｎａｃｒｃｆｔｅｓｅｃｍｔｅｏｉｎｓｓｅｅｃｉｅｙｐｅｈｉｏｉｅｏｉｅｏｉｉｎａｇｒｔｍａｅｎＳｍｔｒｃｇｔｏｌｏｉｏｎｎｈｂｓｄｏＶＭＳｐｏｏｅ．ｎｔｅｐｏｏｅｌｏｉｉｒｐｓｄＩｈｒｐｓｄａｇｒｔ，ｓｍｅｐｒｍｅｅｓｅｔａｔｄｆｏｍｈｏａａｔｒｘｒｃｅｒｍｓｅｃｉｎｌ，ｓｃ：ｅｅｇ，ｐｔｈｆｅｕｎｙａｏｍａｔｒｓｄａｍｏｉｎｌｆａｕｅ．ｒｈｒｒ，ａｍｏｉｎｐｅｈｓｇａｓｕｈａｎｒｙｉｑｅｃｎｄｆｒｎ，ａｅｕｅｓｅｔａｅｔｒｓＦｕｔｅｍｏｅｎｅｔｏｓｃｒｏｒｃｇｉｏｍｏｅｉｅｔｂｉｈｄｅｏｔｎｎｉｄｌｓｓａｌｓｅｗｉｈｔＳＶＭｍｅｈｄ．Ｓｍｕｌｔｏｎｉｏｍｅｔｅｐｒｅｔｌｅｕｔｒｖａｔａｅｔｏｉａｉｎｅｖｒｎｎｘｅｉｎｉｒｓｌａｓｅｅｌｈｔｔｈｒｃｇｉｏａｉｆｔｅｐｏｏｅｌｏｔｍｂｉｅｒｌｔｖｎｒａｉｇｏ０％ａｄ７２１ｃｍｐｅｔｒｉｃａｅｏｔｎｒｔｏｒｐｓｄａｇｒｈｏｔｎｓｔｅａｉｅｉｃｅｓｎｆ７．６ｎｉｏｈｉａｈｎ．％ｏａｄｗｉａｔｆｉｌｒｈｉ
ｏｅｔｏｋ一对多 ”）ＯＯ（ｎｌｓｎｏｅｎｔｏｋ一对一 ” ｎｗｒ，“ Ｎｅ和ＣＮＯｅｃｓｉｎｅｒ，“ ａｗ）方法识别正确率分别提高了７０％￣．６ｎ
７１．％。实验结果表明基于ＳＭ的语音情感识别算法能够对语音情感信号进行较好地识别。２Ｖ关键词：ＳＭ（Ｖ支持向量机）：情感识别：语音信号；情感特征；人工神经网络
ｎｕａｎｔｏｋｃＣＮ（ｌＣａｓｎｏｅｔｏｋ “ｎａｙ１ｎＯＯｅｌｓｎｏｅｅｏｋ “ｎｅｌｅｒｓｕｈａＡＯＡｌｌｎｗｒ，ｏｅｏｍｎ ” ａｄｒｗｓｓｓｉＮｅｔＯＣＮ（ｎａｎｔｒｏｅｃｓｉｎｗ，
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ｌ引言
随着人机交互技术的进一步发展，人们已不满足
２ｌＯ１年第２０卷第５期
ｈｔ：ｗ．Ｓａｒ．ｔ／ｗｗＣ・．ｇｎｐ／：ｏｃ－
计算机系统应用
基于ＳＭ的语音情感识别算法① Ｖ
朱菊霞，吴小培，吕钊
（安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，合肥２０３）３０源自文库
ＳｅｈＥｍｏｉｎｃｇｉｉｎＡｌｏｒｔｐｅｃｔｏＲｅｏｎｔｏｇｉｈｍｓｄｏＢａｅｎＳＶＭ
ＺＨＵｕＸｉＷＵａ — ｉＬＺｈｏＪ－￣ＸｉｏＰｅ．Ｖａ
（ｙＬｂｒｔｒｆｎｅｌｅｔｏｕｉｇ＆ＳｇａＰｏｅｓｇＡｎｕＵｉｅｓｙＨｆｉ３０９ＣｉａＫｅａｏａｏｙｏｔｌｇｎｍｐｔＩｉＣｎｉｎｌｒｃｓｉ，ｈｉｎｖｒｉ，ｅｅ２０３，ｈｎ）ｎｔ