语音情感常用特征识别性能分析
在语音情感识别中,情感特征的选取与组合是重要环节.在包含6种情感的普通话情感语料库中,选取了一些常用的情感特征:Mel频率倒谱系数、基频、短时平均幅度能量、短时过零率和第一共振峰等,进行提取并计算得到12个统计量,最后利用基于支持向量机(SVM)的语音情感识别系统进行分类.实验结果表明该方法得到了较高的平均情感识别率,且情感特征的选取、抽取及建模是合理、有效的.同时,得到不同有效的语言情感特征的识别贡献率并对其进行排序.在传统语音情感识别研究中采用定性的情感特征识别分析,而该文采用定量的情感特征识别分析,为今后语音情感识别的相关研究特供了重要参考价值与帮助.
语音情感识别、语音情感特征的选取、定量的情感特征识别分析、支持向量机
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TP311(计算技术、计算机技术)
2017-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
173-174,182
