【摘 要】
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目的探索识别汉语语音情绪的有效识别特征。方法采用基于Teager能量算子(TEO)的非线性特征,通过马尔可夫模型法(HMM),从汉语语音中识别平静和生气、欢快、悲伤4种情绪。结果
【机 构】
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航天医学工程研究所,北京理工大学,航天医学工程研究所
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目的探索识别汉语语音情绪的有效识别特征。方法采用基于Teager能量算子(TEO)的非线性特征,通过马尔可夫模型法(HMM),从汉语语音中识别平静和生气、欢快、悲伤4种情绪。结果文本有关时,5个非线性特征:基于频域TEO的Mel倒谱系数(nonlinear frequency domain Mel,NFD-Mel)、基于幅频特性的Mel倒谱参数(am plitude and frequency property Mel,AF-Mel)、基于微分幅频特性的Mel倒谱参数(am plitude and frequency property Mel of differential,DAF_Mel)、基于幅度调制的子带倒谱参数(AM-based SBCC,AM_SBCC)及基于幅频调制的子带倒谱参数(AMFM-based SBCC,AMFM-SBCC)的情绪识别性能全部高于Mel频率倒谱参数(Mel-scaled cepstrum coefficients,MF-CC)。文本无关时,NFD-Mel、AF-Mel、DAF-Mel的识别率高于MFCC,AM_SBCC、AM FM-SBCC的情绪识别率低于MFCC。结论结合非线性TEO的识别特征NFD-Mel、AF-Mel、DAF-Mel可有效提高情绪识别性能。
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