基于SVM的语音情感识别算法
基于改进型SVM算法的语音情感识别
李 书玲， 刘 蓉 ， 张鎏钦， 刘 红
（ 华 中师范大学 物理科学 与技术学 院， 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ９ ） （ ￥ 通信作者电子邮箱 ｌ ｉ ｕ ｒ ｏ ｎ ｇ ＠ｐ ｈ ｙ ． ｃ ｃ ｎ Biblioteka ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ ）
摘 要： 为有效提 高语音 情感识别 系统的识别 率， 研 究分析 了一种 改进型 的支持 向量机 （ Ｓ Ｖ Ｍ） 算法。该 算法首 先利用遗传算法对 Ｓ Ｖ Ｍ 参数惩罚 因子和核 函数 中参数进行优 化 ， 然后 用优化 后的参数进 行语音情 感的建模 与识 别。 在 柏林数据集上进行 ７种和常 用 ５种情感识别 实验 ， 取得 了９ １ ． ０ ３ ％和 ９ ６ ． ５ ９ ％ 的识 别率， 在汉语情感数 据集上 ， 取得
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
基于SVM算法的情感分析研究
基于SVM算法的情感分析研究机器学习是当下最火热的领域之一，其中自然语言处理和情感分析是有着广泛应用的热门研究方向。
情感分析旨在通过对文本进行处理，挖掘出其中所蕴含的情感信息，可用于商业、政治以及社会生活等各个领域。
在情感分析中，SVM（Support Vector Machines）算法是一种被广泛运用于分类问题的机器学习算法。
其基本思路是将数据集映射到高维空间中，找到一个超平面来分割样本数据。
在情感分析中，SVM算法可以通过“一个样本对应着一个点，其对应的感情类型为数据的分类”这种思想来进行。
例如，在进行情感分析时，我们可以将一个句子映射到一个高维向量中，然后在该向量中寻找一个超平面，将其正面情感和负面情感分开。
这种方法可以有效避免数据不均衡导致的分析偏差，并可以提升分析效率。
然而，在实际应用中，SVM算法在情感分析中也面临一些挑战。
首先，SVM 算法对于特征的选取十分敏感。
需要谨慎挑选相关的特征，否则结果可能很差。
其次，数据量的大小也会影响SVM算法的表现。
数据集较小时，算法可能会出现欠拟合现象。
反之，如果数据集较大，算法可能会出现过拟合现象，导致预测效果下降。
为了减少这些问题，并提高情感分析的准确性，研究人员们通过不断探索进行了升级优化。
例如，在特征选择方面，除了传统的TF-IDF等方法外，现在还可以采用深度神经网络等先进算法，以提高准确度和时间效率。
除了算法本身的优化，情感分析的数据处理也至关重要。
对于在社交媒体上产生的除错误标记外的表情符号、缩写和笑声等类型的文本，其多样性和复杂性远远超过传统文本。
因此，需要在全面理解情境和应用各种NLP技术后，才能更精准地识别情感。
此外，情感分析的可靠性还需要做到合适的领域感知和对结果后续操作的正确解释。
总的来说，基于SVM算法的情感分析是一种十分有前景的研究方向。
显然，随着人工智能的不断发展，我们将看到更多的应用程序在情感分析领域得到优化和改进。
基于两种GMM—UBM多维概率输出的SVM语音情感识别
Ｇ ＭＭ ｎ ＶＭ．ｔ ｅａｄ ｄｔｅｔｏｋｎ ｆ ａｄＳ Ｉ ｒｇ ｒｅ ｈ ｗ ｉｄｏ ＧＭＭ— ＢＭ ｈｄｍｅ ｓｏ ａ ｋ ｌ ｏ ｄ （ｈ ａ ｉ ｎ ｉｎｗ ｔ ｉｅｖ ｃｏ ｎ Ｕ ｍｕ ｉｉ ｎｉｎ ｌｉｅｉ ｏ ｓ ｔｅｓｍｅｄｍｅ ｓ ｉ ｅｇ ｎ ｅｔｒａ ｄ ｌ ｈ ｏ ｈ ｍｉｔｒｓｏ ｘｕｅ ｆＧＭＭ ）ｆｒｏ ｅｔｓ ｐ ｅ ｈａ ａｕ ｅｏ ｍｏｉｎｆｒＳ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｓｆ ｔｒ ｆ ｅ ｓ ｅ ｅ ｔ ＶＭ． ｈｓｍｅｈ ｄｔｏ ｄ ａ ｔｇ ｆｈ ｔｔ ｔ ａ ｒｐ ｒｉｓｏ ｏ ｏ Ｔｉ ｔｏ ｏ ｋａ ｖ ｎａｅｏ ｅｓａｉ ｉ ｌ ｏ ｅｔ ｆ ｔ ｓｃ ｐ ｅ
ｃ ａ ａ ｔｒｚ ｔ ｎ ｏ ＭＭ ｎ ｈ ｔｏ ｇｄ ｓ ｒｍｉ ａｉｎ ａ ｉ ｔ ｆ ＶＭ． ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｏ ｅ ｌ ｍｏｉｎ ｌｓ ｅ ｃ ａ ａ ａ ｈ ｒ ｃ ｅｉａｉ ｆＧ ｏ ａ ｄ ｔ ｅ ｓｒ ｎ ｉ ｉ ｎ ｔ ｂ ｌ ｙ ｏ ｃ ｏ ｉ Ｓ Ｅｘ ｅ ｉ ｍｅ ｔ１ ｓ ｌ ｎ Ｂ ｒ ｎ ｅ ｔ ａ ｐ ｅ ｈ ｄ ｔｂ ． ｒ ｓ ｉ ｏ ｓ ｓａ ｄ ｅ ｔ ｎ ｌｓ ｅ ｃ ａ ａ ａ ｅ ｎ ａ ｉ ｅ ｎ ｔ ｔ ｔａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ａ ｈ ｅ ｅ ｉｎ ｆ ａ ｔｉ ｒｖ ｍｅ ｔ ｂ ｕ ｅ ｎ ｍｏｉ ａ ｐ ｅ ｈ ｄ ｔｂ ｓ ｓＭａ ｄ ｒｎ ｄ ｍｏ ｓｒ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｃ ｉｖ ｓ ｓ ｉ ｃ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ｓ ａ ｏ ｔ ｏ ａ ｇ ｉ ｏ
Ｓ ｅ ｃ ｍｏ ｉ ｎ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｗｏ ｋ ｎ ｆＧＭ Ｍ — ｐ ｅ ｈ ｅ ｔ ｅ ｏ ｎ ｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｉｄ ｏ ｏ ｏ ＵＢＭ
基于语音信号的情感识别研究共3篇
基于语音信号的情感识别研究共3篇基于语音信号的情感识别研究1基于语音信号的情感识别研究随着社会的快速发展和科技的飞速进步，情感计算成为了一个备受关注的领域。
在现实世界中，有很多情感相关的应用场景，比如情感检索、情感分类、情感生成等。
其中，情感识别作为情感计算的一个重要方向，它可以通过分析文本、图像、语音等各种不同形式的数据，从中提取出对应的情感信息，以便更好地满足用户需求。
而本文重点介绍的是一种基于语音信号的情感识别技术。
语音信号作为人们交流的一种基本方式，蕴含着大量的情感信息。
通过分析语音信号的不同特征，结合机器学习等算法，我们可以有效地将其转化为情感类型的类别信息，以达到情感识别的目的。
目前，已经有很多研究者通过实验和探究，尝试将语音信号的各种特征进行提取和分析，并利用分类器，如支持向量机、人工神经网络、随机森林等，来实现情感识别的任务。
首先，我要介绍的是语音信号的基本特征。
在语音信号的特征提取过程中，最常用的特征是基频、频谱和能量。
基频指声音振动的基本频率，可以通过傅里叶变换或自相关函数来计算；频谱指信号在不同频率上的振幅，可以通过短时傅里叶变换来计算；能量指信号在不同时间上的总体大小，可以通过绝对幅值或均方根值来计算。
此外，还有一些高级的特征，如谐波比、峰值波谷能量等，这些特征可以更加全面地反映语音信号的情感信息。
其次，是基于语音信号的情感识别算法。
在情感识别的算法中，最主要的算法是支持向量机（SVM）。
SVM算法是一种二分类算法，它的基本原理是通过找到一个最优的分类超平面，将不同类别的数据分开。
在情感识别中，将每个样本的语音信号特征作为输入，将不同出现频率的情感标签映射为不同的输出，通过训练数据来调整分类超平面参数，最终实现情感识别任务。
在实践中，还可以结合其他的算法，如人工神经网络、决策树、随机森林等，来进一步提高情感识别的准确率和效率。
值得一提的是，对于语音信号的情感识别任务，并不是所有的特征都是具有相同的作用。
基才LS-SVM的情感语音识别
÷ Ｉ Ｉ ｃ ∑？ 一 （・ ）６ Ｉ Ｉ － ∈ ∑ 。 ￡ （ ＋— ＋ ｊ 【 ，
第２ ０卷 第 ｌ ６期
Ｖｏ ＿０ １ ２
Ｎｏ １ ．６
— —
电 子 设 计 工 程
Ｅｌ ｃｒ ｎｉ ｓｇ ｇｎｅ ｒｎ ｅ ｔｏ ｃ Ｄｅ ｉｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｉ ｇ
２１ ０ ２年 ８月
Ａｕ ．２ ２ ｇ ０１
基矛 Ｌ ．Ｖ 的情 感 ＳＳ Ｍ 语音识别
周 慧 ，魏霖静
ｅ ｒｙ， ｓ ｅ ｒ ｔ ｒ ｎｅ ｇ ｐｅ ｃｈ ａｅ ｐａａｍｅｅ ｓ ｅ ｔａ ｔｄ ｆｏ ｓ ｅ ｃ ｓｇ ｌ ａ ｅ ｔｏ ｌ ｆａ ｕ ｅ ．Ｔｈｅ ｍ ｏｉｎａ ｐ ｅ ｈ ｔｒ ｘ ｒ ｃｅ ｒ ｍ ｐ ｅ ｈ ｉｎａｓ ｓ ｍｏ ｉｎａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｎ ｅ ｔ ｌ ｓ ｅ ｃ ｍｏ ｅ ｉｇ ｓ ｏ ｄ ｌｎ ｉ
Ｚ Ｏ ｕ， Ｈ Ｕ Ｈ ｉ ＷＥ ｉ－ｎ Ｉ ｎ ｉｇ Ｌ ｊ
（ｏｌ ｅｏ ｎｏｍ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ， ａｓ ｇｉｕ ｕａ Ｕ ｉ ｒ ｔ， ａｚｏ ３ ０ ０ Ｃ ｉａ Ｃ ｌｇ ｆｒ ａｉ ｃ ｎ ｅａｄＴｃｎ ｌ ｙ Ｇ ｎｕＡ ｒ ｌ ｒｌ ｎｖ ｓｙ Ｌ ｎｈｕ７ ０７ ， ｈｎ ） ｅ ｆＩ ｏ ｅ ｏ ｃｔ ｅｉ
现 了 利 用 Ｋ Ｎ方 法 的 情 感 语 音 的 识 别 。 文 中利 用 Ｌ — Ｖ Ｎ ｓＳＭ
分 类 ， 现 了对 ４种 基 本 情 感 的 分类 识 别 。 实
ｍｉ ＝１ Ｉ Ｉ＋ ・ ｓ．＝ ｎ ＿＿ Ｉ ｃ ∑ ｇ（． Ｒ Ｉ ｔ
二
∞ （ ＋ ｉ １ ２， …ｎ ） ６，＝ ， ３， ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｄｓ ｅ ｔｔ ｎ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｍｏ ｉｎ ｌ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ａ ｅ ｎ Ｌ － ＶＭ． ｉ ｔ ｐ ｔ ｈ ｆ ｑ ｅ ｃ ｓｒ ｃ ： ｈ ｉｓ ｒ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｐ ｒ ａ ｈ ｆｒｅ ｔ ａ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｓ Ｓ ａｏ ｏ ｓ ｉ Ｆ ｒ ， ｉ ｅ ｕ ｎ ｙ， ｓ ｃ ｒ
基于多模态深度学习的情感识别技术研究
基于多模态深度学习的情感识别技术研究1.引言情感识别一直是自然语言处理领域的一个重要问题。
近年来，随着社交网络等大数据应用的兴起，情感识别技术得到了更广泛的应用。
目前，情感识别技术主要基于文本分析和语音分析，但是这些方法的准确度和效率都有一定的局限性。
随着深度学习技术的不断发展，人们开始探索基于多模态深度学习的情感识别技术，这在很大程度上提升了情感识别的效果和精度。
2.文本情感识别方法文本情感识别是情感识别中比较成熟的一种技术。
传统的文本情感识别方法主要基于机器学习算法，例如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)等。
这些方法可以对文本进行特征抽取和分类，但是准确度和鲁棒性方面都存在一定的问题。
随着深度学习技术的广泛应用，人们开始使用神经网络模型进行文本情感识别。
近年来，基于多层感知机的情感分析方法取得了很好的效果。
比如，快速文本情感分类器(FastText)就是一种基于神经网络的情感分析方法。
该方法主要利用词向量表示和矩阵运算，可以实现高效的情感识别。
此外，基于递归神经网络(RNN)的情感识别方法也得到了广泛研究。
在这种方法中，RNN能够从上下文信息中获取语义特征，并对情感进行分类。
这种方法具有一定的泛化能力和鲁棒性，但是计算速度较慢。
3.语音情感识别方法随着智能语音助手等语音交互应用的普及，语音情感识别也成为了热门的研究领域。
传统的语音情感识别方法主要基于声学特征的分析。
例如，基于高斯混合模型(GMM)的语音情感识别方法就是一种常见的声学特征分析方法。
该方法通过对语音信号的频率、能量、谐波等声学特征进行分析，提取出特征向量，并使用GMM进行情感分类。
这种方法需要大量的语音样本进行训练，且对噪声等干扰较为敏感。
近年来，基于深度学习的语音情感识别方法也得到了广泛研究。
在这种方法中，神经网络模型可以对语音信号进行特征提取和分类。
例如，基于卷积神经网络(CNN)的语音情感识别方法就可以从语音信号中提取出频谱、光谱等特征，并对情感进行分类。
基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究
基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究概述：随着抑郁症患者数量的逐年增加，如何快速准确地识别患者的抑郁症状成为精神健康领域的研究热点。
语音识别技术作为一种新兴的生物特征识别方法，逐渐引起了研究者们的关注。
本文将探讨基于语音的抑郁识别方法及其关键技术，旨在提供一种可行的思路和方法来准确识别抑郁症状，为抑郁症的早期干预和治疗提供参考。
一、语音特征提取方法语音信号中包含丰富的信息，因此需要对语音信号进行特征提取以便进行分类和识别。
目前常用的语音特征提取方法有基于声学模型的Mel频率倒谱系数（MFCC）和基于韵律模型的基音频率、共振峰等。
1.1 MFCC特征提取MFCC是一种在语音信号处理中广泛使用的特征提取方法。
它通过将语音信号分解成多个频带，计算每个频带的能量，然后将能量值转换为对数形式，最后通过倒谱变换得到频谱特征。
MFCC能够较好地表达语音音色特征，对于抑郁症的识别具有一定的参考价值。
1.2 基音频率特征提取基音频率是语音信号中反映周期性的重要特征之一，通过分析语音信号的周期性，可以得到基音频率的信息。
基于韵律模型的抑郁识别方法通过测量患者语音中的基音频率变化，可以得到患者在情绪上和心理上的变化，从而进一步判断是否患有抑郁症。
1.3 共振峰特征提取共振峰是语音信号中反映声道形状的重要特征之一，语音信号在声道中传播时会受到共振峰的影响而产生共振。
通过提取语音信号中的共振峰信息，可以反映出患者的情绪状态和抑郁症状。
因此，共振峰特征也可以用于抑郁症的识别。
二、语音情感识别方法抑郁症是一种情绪障碍，因此在语音抑郁识别中，情感识别是一个关键问题。
当前，常用的情感识别方法主要有基于语音特征的分类方法和基于深度学习的情感识别方法。
2.1 基于语音特征的分类方法基于语音特征的分类方法是一种传统的情感识别方法。
通过将提取的语音特征输入到分类器中，如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）等，可以实现对患者情感状态的识别。
语音情感识别中的特征提取与分类算法
语音情感识别中的特征提取与分类算法引言近年来，随着人工智能技术的迅速发展，语音情感识别作为一种重要的人机交互技术，受到了广泛的关注和研究。
语音情感识别的目标是通过分析语音信号，准确地识别出说话者的情感状态，这对于提高人机交互的体验和效果具有重要意义。
在语音情感识别的研究中，特征提取和分类算法是非常关键的环节，本文将结合实际案例，对语音情感识别中的特征提取与分类算法进行探讨。
一、语音情感特征提取1.1 声学特征提取声学特征是指从语音信号中提取出来的与个体发音特点、语言习惯以及情感状态等相关的特征。
常见的声学特征包括基频、声道特征和共振峰等。
基频是指语音信号的周期性振动频率，与说话者的性别和情感状态密切相关。
声道特征反映的是声音通过口腔和鼻腔等共鸣腔体时的频率响应情况，可以通过声道模型进行提取。
共振峰是指声音信号谱中的共振峰频率，与发音部位、声音的共振特性以及语音的清晰度等有关。
1.2 语音情感特征提取方法为了提取语音情感特征，研究人员提出了多种方法。
一种常用的方法是基于时域的特征提取，例如短时过零率、短时能量和短时自相关系数等。
短时过零率可以反映语音信号的频率变化情况，短时能量反映了语音信号的整体强度，而短时自相关系数可以表示语音信号的周期性相关性。
此外，还可以使用频域特征提取方法，例如基频、谐波比、频谱熵等。
基频用于表示声音的音高，谐波比可以反映声音的富谐波特性，频谱熵则用于度量频谱的均匀性。
二、语音情感分类算法2.1 传统机器学习算法在语音情感分类算法中，传统机器学习算法被广泛运用。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和决策树等。
SVM算法通过不同的核函数将语音情感特征向量映射到高维空间，并在高维空间中构造一个最优的超平面来实现情感分类。
KNN算法采用最近邻搜索的方式，将未知语音特征向量与已有的标记样本进行比对，并将其分类到离他最近的K个样本所在的类别中。
决策树算法则通过构建一个树状的决策模型，根据特征向量的不同取值来进行分类。
基于语音特征识别的情感分析研究
基于语音特征识别的情感分析研究近年来，随着人工智能技术的发展，情感分析成为了研究的热点之一。
情感分析旨在通过对文字、声音、图像等信息的分析，识别出其中的情感色彩，从而更好地理解人类的情感状态和心理需求。
而在情感分析中，语音特征识别则是其中的一项重要技术。
本文将探讨基于语音特征识别的情感分析研究的现状和有待改进之处。
一、语音特征的提取要进行语音特征识别，首先需要对语音进行识别，并提取语音信号中的特征信息。
通常采用的方法是通过对音频流进行数字化、分段、预加重等处理后，再应用时域、频域等一系列算法提取出频率、时频和时域等方面的特征。
常用的语音特征包括：基频、音高、格式频率等。
这些特征信息能很好地反映出说话者的情感状态，为下一步情感分析奠定了基础。
二、情感分析的技术路线情感分析是一项复杂的技术，通常包括以下步骤：语音信号采集、语音信号预处理、特征提取、情感分类、验证实验等。
其中，特征提取是情感分析的关键步骤，也是目前研究的热点之一。
特征提取算法通常包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、LPCC（线性预测倒谱系数）、LP和GMM等方法。
这些方法通常通过对语音特征数据进行降维和特征选择，以提高模型的精确度。
在情感分类方面，目前主要采用的是基于SVM（支持向量机）、KNN（K最近邻）等算法实现的分类器。
而验证实验则通常采用交叉验证、留一法、自助法等方法来验证情感分类模型的质量。
三、情感分析的数据集在情感分析中，数据集的质量和规模对于算法的效果至关重要。
然而，目前市面上能够满足情感分析研究需求的较为完备的语音情感数据集还比较有限。
主要的数据集有EMODB、RAVDESS、IEMOCAP和CREMA-D等。
其中，EMODB是最早的情感语音数据集，包括受访者的语音数据和情感类别标注；RAVDESS是比较新的语音情感数据集，包括主持人、演员的语音数据和情感标注信息等；IEMOCAP是一个基于虚拟说话人对话的数据集，分为五个情感类别；CREMA-D则是一个由大量演员和非演员参与录制的语音数据集，包括944个半分钟的语音段。
基于SVM的语音信号情感识别
关 键词 ｔ语音 情感 识别 ；情感 互相 关 ；支持 向量机 （ Ｖ ） ＳＭ 中田分 类号 ｔ Ｐ ７ Ｔ ３ 文献标 识码 ｔ Ａ
１
引 言
在 人 一 的交 流 中 ，情 感 的传 递 有 很 多 的渠 道 ，比如 说 面 部表 情 、肢 体 表 达 、行 为 和 语 言 等 。在没 人
ｉ１ ＝ ／
、
目标 输 出 ：
（ ． ＋ｂ ＝１ ｆ ＝１ ， ， ） 一ｅ ｉ ， … Ｎ ， ２ （ ０ １）
因此 ，分 类 器 可 以看 成 一 些 直 接 解 决 分 类 问题 的 线 性 方 程 式 ，这 些 方 程 式 来源 于拉 格 朗 日的等 约 束 条 件 理 论 。这 是 与 使 用 二 次 方 程 解 决 问 题 的经 典 Ｓ ＶＭ法 的 一 个 明 显 不 同 之 处 。 性Ｓ 线 ＶＭ法 还 可 以象 经 典Ｓ ＶＭ法 一 样 使 用 核 函数 扩 展 到 非 线 性 领 域 ，如 前所 述 的 公式 （ ）和 （ ） 。 ８ ９
第 ５期
秦 宇强 等 ：基 于 Ｓ ＶＭ 的语 音 信 号 情 感 识 别
５ ７
（） ＶＭ解 决 分 类 问题 方 法 ，线性 经 典 Ｓ
法 可 以使 用 以下 公 式 解 决 优 化 问题 ：
最 化 ∞ Ｉ 厶 １ 小 ： ，） ＋ 。 （， 厶 ６：ｌ ｆ ｌ
第 １ ７卷 第 ５期
２１ 年 １ ０２ ０月
文 章 编 号 ： １ ０—２ ９（０ ２ ０ －０ ５０ ０ ７０ ４ ２ １ ） ５０ ５ —５
电 路 与系 统 学 报
语音情感识别的特征提取与分类方法研究
语音情感识别的特征提取与分类方法研究随着智能技术的快速发展，语音情感识别作为人机交互的重要领域之一，受到了广泛关注。
从语音中识别和分析情感状态对于实现自然、智能的人机交互具有重要意义。
本文将就语音情感识别中的特征提取与分类方法展开研究，为实现更准确、高效的语音情感识别技术提供参考和指导。
一、特征提取方法研究对于语音情感识别来说，特征提取是非常关键的一步。
有效的特征提取方法可以从语音信号中提取出与情感状态相关的信息，为后续的分类和识别工作提供有力支持。
下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 基于声学特征的提取方法声学特征是通过对语音信号进行分析和处理得到的一些数值指标，常用的声学特征包括声调、音频强度、频率变化等。
通过使用声学特征可以有效地表达语音信号的基本特征，从而提取出与情感状态相关的信息。
常用的声学特征提取方法包括短时能量、过零率、频谱质心等。
2. 基于语音基元的提取方法语音基元是语音信号的最小单位，通过对语音信号进行分割和建模，可以提取出与情感状态相关的信息。
常用的语音基元包括音素和声韵母等。
通过对语音基元进行建模和分类，可以得到更加准确的语音情感识别结果。
3. 基于深度学习的特征提取方法深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，近年来在语音情感识别领域取得了很大的进展。
深度学习可以自动地学习和提取语音信号中的特征，不需要手工设计特征提取算法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向循环神经网络（BiRNN）等。
二、分类方法研究在特征提取的基础上，选择合适的分类方法对提取到的特征进行分类和识别是语音情感识别的关键。
下面介绍几种常用的分类方法：1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习算法，可以有效地解决二分类和多分类问题。
在语音情感识别中，SVM可以通过训练样本建立决策边界，将不同情感状态的语音信号进行分类。
2. 隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型是一种常用的时间序列建模方法，可以对语音信号的时间演化进行建模和预测。
语音情感识别的算法研究及应用
语音情感识别的算法研究及应用引言：人类的情感与语言息息相关，并且在日常交流中起到至关重要的作用。
因此，对于计算机来说，能够准确识别与理解语音中蕴含的情感信息将成为人机交互领域的重要突破。
语音情感识别是指通过对语音信号进行分析与处理，以识别出语音中所包含的情感状态，例如高兴、悲伤、愤怒等。
本文将深入探讨语音情感识别的算法研究及应用。
一、语音情感识别的算法研究语音情感识别的算法研究旨在开发出高精度、高效率的算法模型，以识别语音中所表达的情感状态。
1. 基于声学特征的方法基于声学特征的算法是最常用的语音情感识别方法之一。
通过提取语音信号的声学特征，如基音频率、能量、声调等，然后利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行情感分类和识别。
此方法具有较高的准确性和实时性，但对于语音信号的噪音和干扰较为敏感。
2. 基于语音内容的方法基于语音内容的方法尝试从语音信号中提取出与情感有关的语义信息，以实现情感的识别。
这些方法利用声学特征和文本特征的结合进行情感分类，如使用自然语言处理（NLP）技术来进行情感词汇分析、情感情绪的建模等。
该方法在情感识别中表现出较好的性能，但需要对大规模语料进行标注和训练，计算成本较高。
3. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的语音情感识别方法取得了巨大的进展。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，具有强大的表达能力和自适应能力，能够从原始语音信号中自动学习特征，并进行情感分类。
该方法在语音情感识别任务中取得了较好的效果，但需要大量的训练数据和计算资源。
二、语音情感识别的应用语音情感识别技术在多个领域中都具有广泛的应用前景。
1. 人机交互语音情感识别技术可以应用于人机交互系统中，使计算机能够更好地理解用户的情感状态和需求，从而提供更加智能、个性化的服务。
例如，在智能助手、虚拟客服等场景中，语音情感识别可以帮助系统更好地解读用户的情感，例如用户的不满、紧张等，从而精准回答问题或提供合适的建议。
语音情感识别中的情感特征提取技术研究
语音情感识别中的情感特征提取技术研究一、引言随着语音技术的快速发展，语音情感识别技术在人机交互、社交媒体分析等领域得到了广泛应用。
情感特征提取技术是语音情感识别技术的基础，它的准确性和可靠性直接影响着识别的效果。
因此，本文将重点探讨语音情感识别中的情感特征提取技术研究，旨在提高语音情感识别的准确性和可靠性，推动当前语音技术的发展。
二、语音情感识别技术的研究现状语音情感识别技术在近年来发展迅速，已经变得越来越成熟。
目前，国内外学者主要使用如下三种方法进行语音情感识别：1. 基于语音数据的情感分类探究研究者采用大量的语音数据，对语音中的情感进行划分和分类，通过训练机器学习模型，对新的语音数据进行情感分类。
其中，大部分学者使用的是支持向量机（SVM）和深度学习模型进行分类，实现了语音情感识别技术的自动化。
2. 基于特征工程的情感分类探究特征工程是指从原始数据中提取出有效的特征信息，利用这些特征信息进行模型训练和预测。
研究者通过对语音中的音频特征进行分析和提取，得出了一系列情感特征，如语音音调、语速、语音时长、语音频率等。
通过对这些特征进行研究，可以快速、准确的识别出语音中的情感信息。
3. 基于神经网络的情感分类探究神经网络可以模拟人类大脑的思维方式，也可以处理复杂的信息，并具有自适应性。
因此，很多学者选择使用神经网络模型来探索语音情感识别的问题。
在这种方法中，研究者通常使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来分析和提取语音数据中的情感特征，实现语音识别功能。
三、情感特征的提取方法情感特征提取技术是语音情感识别技术中最为关键的一步。
目前，学者们主要使用如下几种方法，来提取语音中的情感特征：1. 基于声学特征的提取声学特征是指语音中的音频信息，主要包括语速、语调、音高和时长等。
这些特征与不同的情感状态密切相关，在情感特征提取中，经常使用的方法有基频提取、形态学开闭处理、语音分析、矢量量化以及频谱处理等。
语音情感识别技术研究
语音情感识别技术研究一、研究背景语音情感识别技术，也被称为“情感语音分析”，是人工智能（AI）领域的一个重要分支。
它的研究目的是通过分析人类语音特征和语音信号，来判断说话人的情感状态。
语音情感识别技术的应用范围非常广泛，例如情感智能客服、情感智能助手、情感分析、心理疾病早期预警等等，已日益受到企业、科研机构、医疗机构等的关注和重视。
二、技术原理语音情感识别技术是建立在语音信号处理和情感分类算法的基础上的。
首先，要对语音信号进行前期处理和特征提取，包括语音信号分帧、端点检测、能量归一化、噪声消除、频域变换等等。
接着，根据提取到的语音特征，通过分类算法对情感进行分析和识别，最常用的算法包括支持向量机（SVM）、高斯混合模型（GMM）、决策树（DT）等等。
此外，还可以用深度学习中的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）进行情感分类。
三、研究现状目前，已有很多研究者在语音情感识别技术方面做出了重要贡献，下面介绍几个具有代表性的研究成果。
1. 基于GMM的情感识别GMM是一个被广泛应用于模式识别、分类和数据聚类的算法。
2011年，德国Darmstadt大学的研究团队使用GMM算法，通过对说话人的声音进行分析，成功地将情感状态分为“高兴”、“生气”、“悲伤”和“中性”四个类别。
该研究结果表明，GMM算法在语音情感识别中较为有效。
2. 基于SVM的情感识别SVM算法是一种常用的分类算法，它的基本思想是对数据进行非线性映射，然后将数据分成不同的分类。
2013年，浙江大学的研究团队使用SVM算法，对中文情感语音进行了分类。
研究结果表明，SVM算法可以有效地标识出说话人的情感状态。
此外，该研究还证明了中文情感语音在特征提取方面具有一定的独特性。
3. 基于深度学习的情感识别深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络等。
近年来，基于深度学习的情感识别技术越来越受到关注。
2016年，中国科学院自动化研究所的研究团队使用了开源工具Voice Conversion Toolkit（VCTK）中的数据集进行情感识别实验，并将CNN和RNN结合起来进行情感分类。
基于语音分析的情绪识别算法研究
基于语音分析的情绪识别算法研究随着智能技术的不断发展，许多领域都涌现出了各种新型算法。
其中，基于语音的情绪识别算法备受关注。
情绪是人类的本能反应之一，也是人际交往中非常重要的一环。
因此，情绪识别算法对于人机交互、智能客服、智能教育等领域都具有非常重要的价值。
一、算法原理基于语音的情绪识别算法，其本质是通过分析语音信号中的频谱、能量、语调、语速、音量等特征来确定说话者的情绪状态。
通常情况下，这种算法分为以下几个步骤：1. 音频采集首先需要采集说话者的语音信号，通常通过麦克风或是电话等设备来进行采集。
采集数据需要保证足够的清晰度和准确性，以便后续分析处理。
2. 特征提取对于采集到的语音信号，需要提取其中的特征参数。
这包括频谱、能量、语调、语速、音量等，可以借助开源库如librosa、pydub等进行提取。
3. 情绪分类将特征参数输入到预训练的分类器中，进行情绪分类。
分类器通常使用支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等算法。
分类器训练数据集通常有两种，一种是以情感标记为主要依据的数据集，另一种是通过判断说话人对特定外部刺激的反应而创建的数据集。
4. 模型优化通过对算法模型不断优化，来提高情绪识别的准确率。
例如，可以引入卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习算法来代替传统算法进行情绪分类。
二、应用场景基于语音的情绪识别算法应用广泛，可以用于以下场景：1. 人机交互在人机交互中，通过基于语音的情绪识别算法，机器可以自动识别用户的情绪，为其提供更贴心的服务。
例如，当用户沮丧时，机器会自动播放欢快的音乐，以改变用户的情绪状态，提升用户体验。
2. 智能客服在客服领域，通过基于语音的情绪识别算法，可以实现智能客服的自动化。
通过识别用户的情绪状态，机器可以自动选择最适合的服务方式，提高客户满意度和忠诚度。
3. 智能教育通过语音情绪识别，教育机器可以在人类教师缺席的情况下评估学生的感觉、难点、兴趣和情绪，以便智能机器为学生们提供更加量身定制的教育服务。
基于人工智能的语音情感识别系统设计与开发
基于人工智能的语音情感识别系统设计与开发语音情感识别系统是一种基于人工智能技术的创新工具，可以识别和解析人们的语音以推测他们的情感状态。
本文将详细介绍基于人工智能的语音情感识别系统的设计与开发，包括系统架构、数据预处理、情感特征提取和模型训练等方面。
一、系统架构基于人工智能的语音情感识别系统主要由以下几个组成部分组成：语音数据收集和预处理模块、情感特征提取模块、情感分类模型、系统评估与优化模块。
语音数据收集和预处理模块负责收集和准备用于训练和测试的语音数据。
首先，需要搜集包括不同情感状态的大量语音样本，并确保样本具有代表性和广泛性。
然后，对收集到的语音进行预处理，包括去噪、降噪、分段和标注等操作，以便后续的特征提取和模型训练。
情感特征提取模块将从预处理后的语音样本中提取出特征向量，用于表示语音的情感信息。
常用的情感特征包括声音的基频、能谱特征、声音强度等。
这些特征可以从语音信号中提取出来，并作为输入传递给情感分类模型。
情感分类模型是整个系统的核心部分，它使用机器学习算法来将特征向量与情感状态进行匹配和分类。
常用的情感分类算法包括支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）等。
通过对大量已标注的语音样本进行训练，情感分类模型可以学习到不同情感状态之间的关系，从而能够对新的语音进行情感分类。
系统评估与优化模块用于评估开发出的语音情感识别系统的性能，并针对性地进行优化。
评估的指标包括分类准确率、召回率、准确率等。
基于评估结果，可以对系统的各个组成部分进行优化和改进，以提高系统的性能和稳定性。
二、数据预处理在语音情感识别系统中，数据预处理是非常重要的一步。
首先，需要对收集到的语音数据进行去噪处理，去除背景噪声对情感识别的干扰。
可以使用滤波器和降噪算法来实现去噪。
其次，需要将语音信号分段，并对每个段进行标注，标注正确的情感状态作为参考标签。
这样可以为后续的模型训练提供有监督的学习样本。
语音情感识别与情绪分析算法研究
语音情感识别与情绪分析算法研究随着智能技术的发展，语音情感识别和情绪分析成为了人工智能研究中的重要课题之一。
语音情感识别旨在从人的语音中提取情感信息，而情绪分析则是对情感进行分析和分类。
这两个领域的研究有着广泛的应用，例如自动客服、心理疾病辅助诊断、情感智能交互等。
本文将对语音情感识别与情绪分析算法的研究进行探讨。
首先，语音情感识别的算法研究可以基于传统的机器学习方法，也可以基于深度学习方法。
传统的机器学习方法常用的特征提取技术包括基于语谱图的梅尔频率倒谱系数（MFCC）、基于线性预测编码系数（LPCC）等。
这些特征提取方法对原始语音信号进行频谱分析和降维处理，有效地提取出语音中的情感相关信息。
而后续的分类算法可以采用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等机器学习模型进行情感分类。
这些传统机器学习方法在语音情感识别研究中取得了一定的成果，但其局限性也逐渐显现出来。
深度学习方法在语音情感识别与情绪分析领域的应用日益增多并取得了显著的进展。
深度学习方法采用多层神经网络来提取复杂的特征表示，这些网络结构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
这些深度学习方法在特征提取和情感分类中的优势显著，可以通过学习更加抽象和高级的特征表示，从而提高情感识别和情绪分析的准确性。
除此之外，语音情感识别与情绪分析算法的研究还可以结合其他领域的知识和技术，进一步提升算法的性能。
例如，可以将面部表情识别和语音情感识别相结合，通过多模态的信息融合来提高情感分类的准确性。
同时，语音情感识别与情绪分析算法也可以与自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）相结合，对语音与文本的情感进行联合建模，从而更准确地进行情绪分析和情感识别。
语音情感识别的模型与算法研究
语音情感识别的模型与算法研究概述语音情感识别是指通过分析人类语音中的情感信息来判断其情感状态，是人机交互、情感计算等领域的重要研究方向。
本文将探讨语音情感识别模型与算法的研究进展，并对未来的发展方向进行展望。
一、背景语音情感识别的研究得益于人工智能技术的快速发展，尤其是在语音处理和模式识别领域。
通过利用机器学习、深度学习等技术，我们可以从语音信号中提取特征，并基于这些特征训练模型，从而实现对语音情感的准确识别。
二、语音情感识别的模型与算法1. 特征提取特征提取是语音情感识别的第一步，目的是将语音信号转化为计算机可以处理的形式。
常用的特征提取方法包括：Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）、短时能量、短时平均幅度等。
这些特征可以反映语音信号的频谱、能量、时域特征等。
2. 模型选择在语音情感识别中，常用的模型包括：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
SVM和RF是传统的机器学习方法，具有较好的泛化能力和可解释性。
而CNN和LSTM则是深度学习方法，能够自动学习特征，并在大规模数据上展现出更好的性能。
3. 情感分类根据不同的情感类型，我们可以将语音情感识别任务分为多分类和二分类问题。
在多分类任务中，将语音信号分为愤怒、快乐、悲伤、中性等不同情感类别；而在二分类任务中，常常将语音信号分为积极和消极两个类别。
在训练过程中，我们需要使用标记好的情感语料库来训练模型，并使用验证集和测试集来评估模型的性能。
三、研究进展近年来，语音情感识别的研究取得了显著的进展。
研究者们通过改进特征提取方法、模型选择和情感分类策略，不断提高语音情感识别的准确率。
此外，一些研究还探索了多模态情感识别，将语音信号与面部表情、手势等信息相结合，以提高情感识别的性能。
四、面临的挑战尽管语音情感识别取得了很大进展，但仍然面临一些挑战。
首先，语音情感识别的数据集数量有限，导致模型的泛化能力有限。
语音情感识别研究综述
语音情感识别研究综述首先，语音情感识别的研究可以追溯到20世纪80年代。
当时，研究者开始关注语音中情感信息的提取和分析。
最早的方法是基于语音的声学特征进行情感分类，如基频、共振峰等。
然而，这种方法受到语音质量、语音长度和环境噪声等因素的影响，准确率较低。
随着技术的进步，研究者开始尝试使用机器学习方法来提高语音情感识别的准确率。
其中，支持向量机（SVM）是常用的分类器之一、SVM通过构建一个分类超平面，将不同情感状态的语音样本分隔开。
此外，深度学习方法如卷积神经网络和循环神经网络也被应用于语音情感识别，并取得了很好的效果。
除了声学特征外，语音的内容也包含了情感信息。
因此，研究者开始探索通过文本特征来识别语音情感。
一种常用的方法是使用情感词典，将情感词与语音中的文本进行匹配，并计算情感得分。
此外，还有一些基于深度学习的方法，如循环神经网络在语音文本中提取情感特征。
实际应用中，场景和语境对语音情感识别也有较大影响。
因此，部分研究者开始研究基于多模态数据的情感识别。
多模态数据包括语音、面部表情、手势等多种形式的信息。
研究表明，将多种信息进行融合可以提高情感识别的准确率。
另外，语音情感识别也遇到了一些挑战。
首先是标注数据的问题，由于情感是主观的感受，标注数据的一致性很难保证。
其次是多样性和个体差异的问题，不同文化背景、性别年龄等因素都会影响人的情感表达。
最后是动态性的问题，情感是随着时间变化的，因此需要建模动态情感变化的方法。
综上所述，语音情感识别是一个很有挑战性的研究方向。
随着技术的不断进步，我们对于语音情感的识别能力也在不断提高。
未来，我们可以进一步研究如何克服挑战，提高情感识别的准确率和适用性，进一步拓展语音情感识别的应用领域。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｐ ｏ ｅ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｈ ｐ ｅ ｈ ｅ ｏ ｉｎ ｒ ｃ ｇｎｔｏ ｙ ｔｍ ｆｅ ｔｖ ｌ，ａ ｓ ｅ ｃ ｔ ａ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍ ｒ ｖ ｅ ｏ ｎｉ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｆｔ ｅ ｓ ｅ ｃ ｍ ｔ ｅ ｏ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｅ ｃ ｉｅｙ ｐ ｅ ｈ ｉ ｏ ｉ ｅ ｏ ｉ ｅ ｏ ｉｉｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ Ｓ ｍ ｔ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｌ ｏ ｉ ｏｎ ｎ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ＶＭ Ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． ｎ ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｉ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒｔ ，ｓ ｍ ｅｐ ｒｍ ｅｅ ｓｅ ｔａ ｔｄ ｆｏ ｍ ｈ ｏ ａ ａ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃｅ ｒ ｍ ｓ ｅ ｃ ｉ ｎ ｌ，ｓ ｃ ：ｅ ｅ ｇ ，ｐ ｔｈ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ａ ｏ ｍａ ｔ ｒ ｓ ｄ ａ ｍ ｏ ｉｎ ｌｆ ａｕ ｅ ． ｒｈ ｒ ｒ ，ａ ｍｏ ｉ ｎ ｐ ｅ ｈ ｓｇ ａｓ ｕ ｈ ａ ｎ ｒｙ ｉ ｑ ｅ ｃ ｎｄ ｆ ｒ ｎ，ａ ｅ ｕ ｅ ｓ ｅ ｔ ａ ｅ ｔ ｒ ｓ Ｆｕ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｎ ｅ ｔｏ ｓ ｃ ｒ ｏ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ｍｏ ｅ ｉ ｅｔ ｂ ｉｈ ｄ ｅｏ ｔ ｎ ｎ ｉ ｄ ｌ ｓ ｓａ ｌｓ ｅ ｗｉｈ ｔ ＳＶＭ ｍ ｅｈ ｄ． Ｓ ｍｕｌｔｏ ｎ ｉｏ ｍ ｅ ｔ ｅ ｐ ｒｅ ｔ ｌ ｅ ｕｔ ｒｖ ａ ｔ ａ ｅ ｔｏ ｉ ａｉ ｎ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ｘ ｅ ｉｎ ｉ ｒ ｓ ｌ ａ ｓ ｅ ｅ ｌ ｈ ｔｔ ｈ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ａ ｉ ｆｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ｂ ｉ ｅ ｒ ｌｔｖ ｎ ｒ ａ ｉｇ ｏ ０ ％ ａ ｄ ７２１ ｃ ｍｐ ｅ ｔ ｒｉ ｃａ ｅ ｏ ｔ ｎ ｒ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｔ ｎｓｔ ｅａ ｉｅｉ ｃ ｅ ｓｎ ｆ７．６ ｎ ｉ ｏ ｈ ｉ ａ ｈ ｎ ． ％ ｏ ａ ｄ ｗｉ ａｔｆ ｉｌ ｒ ｈ ｉ
２ｌ Ｏ １年 第 ２ ０卷 第 ５ 期
ｈｔ：ｗ ． Ｓａ ｒ． ｔ ／ ｗｗＣ ・． ｇ ｎ ｐ／ ： ｏ ｃ －
计 算 机 系 统 应 用
基于 Ｓ Ｍ 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 ２ ０ ３ ） ３ ０ ９
ｎ ｕａ ｎｔ ｏｋ ｃ Ｃ Ｎ （ ｌＣ ａｓｎｏ ｅ ｔ ｏｋ “ｎ ａ ｙ１ ｎ Ｏ Ｏ ｅ ｌ ｓｎｏ ｅ ｅ ｏｋ “ｎ ｅ ｌ ｅ ｒｓ ｕ ｈａ Ａ Ｏ Ａ ｌ ｌ ｎ ｗ ｒ， ｏ ｅ ｏｍ ｎ ” ａ ｄ ｒ ｗ ｓ ｓ ｓｉ Ｎｅ ｔ ＯＣ Ｎ（ ｎ ａ ｎ ｔ ｒ ｏ ｅ ｃ ｓｉ ｎｗ ，
ｌ 引言
随 着 人 机 交 互 技 术 的 进 一 步 发 展 ， 人 们 已不 满 足
ｔ ｏ ｅ） ｅｈ ｄ． ｈ ｓｌｏ ｅ ｘ ｅｉ ｎ ｏ ｓ ａ ｔｅ ｐｅｈｅ ｏｉｎ ｅｏ ｎｔ ｎａ ｏｉ ａｅ ｎＳ Ｍ ａ ｏ ｎ” ｍ ｔｏ ｓＴ ｅ ｅｕｔ ｆｈ ｐ ｒ ｒ ｔ ｅ ｍｅｔ ｈ ｗ ｔｈ ｅｃ ｍ ｔ ｃｇ ｉｏ ｇ ｒｈ ｂ ｓｄｏ Ｖ ｃｎ ｓ ｈ ｔ ｓ ｏｒ ｉ ｌ ｔ ｍ
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 Ｓ Ｍ 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 Ｓ Ｍ（ｕ ｐ ｒＶ ｃ ｒ ｃ ｉ ，支持 向量机） Ｖ Ｓｐ ｏｔ ｅｔ ｈｎ ｏ Ｍａ ｅ 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 Ａ Ｏ ＡＩ ｌ ｓｎ Ｃ Ｎ（ １ ａ ｓｉ Ｃ
Ｓ ｅ ｈ Ｅｍ ｏ ｉ ｎ ｃ ｇ ｉｉ ｎＡｌ ｏｒｔ ｐｅ ｃ ｔｏ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ ｇ ｉｈｍ ｓ ｄ ｏ Ｂａ ｅ ｎ ＳＶＭ
ＺＨＵ ｕ Ｘｉ Ｗ Ｕ ａ — ｉＬ Ｚｈ ｏ Ｊ－ ￣ Ｘｉｏ Ｐｅ． Ｖ ａ
（ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆｎｅｌ ｅｔ ｏ ｕｉｇ＆ Ｓｇ ａ Ｐｏ ｅｓ ｇＡｎ ｕ Ｕ ｉｅｓｙ Ｈ ｆｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉａ Ｋｅ ａ ｏａｏｙｏ ｔｌｇｎ ｍｐｔ Ｉ ｉ Ｃ ｎ ｉｎ ｌ ｒｃｓｉ ， ｈ ｉ ｎｖｒｉ， ｅｅ ２ ０ ３ ， ｈｎ ） ｎ ｔ
ｏ ｅ ｔ ｏｋ 一对 多 ”） Ｏ Ｏ （ ｎ ｌ ｓ ｎｏ ｅｎｔ ｏｋ 一对 一 ” ｎ ｗ ｒ，“ Ｎｅ 和 Ｃ Ｎ Ｏ ｅｃ ｓ ｉ ｎ ｅ ｒ ，“ ａ ｗ ）方 法 识 别 正确 率分 别 提 高 了 ７０ ％￣ ． ６ ｎ
７ １ ． ％。实验 结果表 明基 于 Ｓ Ｍ 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 。 ２ Ｖ 关键 词：Ｓ Ｍ （ Ｖ 支持 向量机 ） ：情感识别 ：语音信号；情感特Байду номын сангаас；人工神经 网络