【摘 要】
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人工智能的迅速发展引领了新一代的科技革命,作为人工智能领域最活跃的几个方向之一,人机交互近年来也受到越来越多的关注。情感计算是人机交互的关键前提,为了实现自然的人机交互,语音情感识别横空出世,让机器准确识别并掌握情绪信息,具有很大的研究价值和应用价值。语音情感识别在心理咨询、安全驾驶、教育、刑侦都有应用。针对目前情感特征提取无法准确表达语音中情感信息的问题,本文提出了一种基于谱特征和ELM的语音情
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人工智能的迅速发展引领了新一代的科技革命,作为人工智能领域最活跃的几个方向之一,人机交互近年来也受到越来越多的关注。情感计算是人机交互的关键前提,为了实现自然的人机交互,语音情感识别横空出世,让机器准确识别并掌握情绪信息,具有很大的研究价值和应用价值。语音情感识别在心理咨询、安全驾驶、教育、刑侦都有应用。针对目前情感特征提取无法准确表达语音中情感信息的问题,本文提出了一种基于谱特征和ELM的语音情感识别算法（A method with spectral features and ELM,SF-ELM）。常用的特征提取算法都是将语音信号按照短时平稳状态进行提取,而实际上声信号本身是非线性不平稳的。该算法提出了一种新的融合特征Teager听觉Mel频率倒谱系数,在Mel频率倒谱系数和耳蜗滤波倒谱系数的基础上加入反映信号能量变化的非线性Teager能量算子,强调语音信号的非线性特征,并将新特征与基本情感特征集组合构成混合特征集,丰富了语音信号情感特征。该算法构建了极限学习机随机森林的分类模型,基分类器采用根据不同基本情感之间的混淆程度而建立的极限学习机决策树模型,有效降低了决策树弱分类性带来的错分风险。本文在中国科学院自动化研究所的CASIA中文语音数据库上验证了该算法的有效性,对开心、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧和中性6种情绪都具有很好的识别分类能力,其中对开心、愤怒和中性三种情绪的识别率相较其他算法有较大提升。
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