情感语音识别相关论文
随着计算机的普及以及计算机科学技术的迅猛发展,人类对计算机的依赖性不断增强,一场信息革命正在酝酿,新型的人机交互技术正逐渐......
情感语音识别作为语音信号处理领域的一个重要的研究分支,在继承传统的语音信号处理技术的特点的同时,也与人类心理学、语音学、声......
目前越来越多的研究关注语音信号中的情感内容,但大多数研究集中于分类器上,较少有研究对情感语音识别中的声学特征做筛选,缺乏对......
情感和情绪在人类生活中起着很重要的作用，是自身生活和社会交往不可缺少的重要组成部分。随着现代科学的发展，对人工智能的要求也越......
随着计算机在各个领域的广泛应用,语音识别作为人机交互的关键技术越来越受到人们的重视。为了更全面的反映说话人的信息,听视觉多......
情感语音识别已经成为人机交互的重要研究领域之一。通过感知情感状态,计算机可以对人类的行为进行简单地认知并采用更为人性化的......
情感是语音识别研究中一个不可避免的问题，不同的情感对于语音有着不同的影响，这种影响使得中性语音识别系统在实际应用中的识别效果......
简述线性预测倒谱系数（LPCC）、Teager能量算子（TEO）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）和过零峰值幅度（ZCPA）特征提取方法，并将这四种方法应用于情感......
根据语音发声和传播过程中表现出的混沌特性,首先验证了富含不同情感的语音信号是具有混沌特性的.其次采用非线性动力学理论提取了......
针对传统情感语音识别方法整体分类精度不高的问题,提出改进SVM结合决策树的情感语音识别方法。首先,提取能量、过零率、幅度以及......
人类日常生活中的语音除了蕴含着基本的文字信息,还饱含着复杂的情感状态。本文以情感计算为背景,在构建一个自然、真实、有效的情......
简述梅尔频率倒谱系数、线性预测系数、韵律学特征、共振峰频率和过零峰值幅度特征,并将这五种语音特征应用于情感语音识别.根据识......
基于语音发声过程中的混沌特性,提出了非线性动力学模型与情感语音信号处理相结合的方法.提取了该模型下情感语音的非线性特征:最......
根据语音发声过程中的混沌特性,应用非线性动力学模型分析情感语音信号,提取了该模型下情感语音信号的非线性特征以及常用的声学特......
特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应......
近年来人工智能技术在计算机领域迅猛发展,情感计算已成为该领域的一个重要分支,若想要机器达到自然和谐的人机交互,实现真正的智......
