【摘 要】
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针对单一语音特征对语音情感表达不完整的问题,将具有良好量化和插值特性的LSF参数与体现人耳听觉特性的MFCC参数相融合,提出基于线谱权重的MFCC（WMFCC）新特征。同时,通过高斯
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针对单一语音特征对语音情感表达不完整的问题,将具有良好量化和插值特性的LSF参数与体现人耳听觉特性的MFCC参数相融合,提出基于线谱权重的MFCC（WMFCC）新特征。同时,通过高斯混合模型来对该参数建立模型空间,进一步得到GW-MFCC模型空间参数,以获取更高维的细节信息,进一步提高情感识别性能。采用柏林情感语料库进行验证,新参数的识别率比传统的MFCC和LSF分别有5.7%和6.9%的提高。实验结果表明,提出的WMFCC以及GW-MFCC参数可以有效地表现语音情感信息,提高语音情感识别率。
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