基于Gammatone滤波器的混合特征语音情感识别

摘要：

研究基于混合特征的语音情感识别问题.为了避免梅尔频率倒谱系数(MFCC)滤波器组的高频信号存在泄漏的局限性,提出一种基于Gammatone滤波器的倒谱系数(GFCC)特征与韵律特征、音质特征混合的情感识别方法.Gammatone滤波器谱峰比MFCC的三角滤波器平缓,能够解决三角滤波器能量泄露的问题,因此GFCC在复杂环境中更能表现出良好的抗噪能力.该方法将GFCC与共振峰、基音频率、短时能量、浊音帧差分基音特征进行融合,针对EMO-DB语音情感数据库的200条和自制语料库的1120条语句,采用K最近邻分类器(KNN)模型作为识别机识别语音情感信息.通过传统混合特征和改进混合特征的对比分析,实验结果表明,在噪声环境中新的混合特征参数具有更高的识别率.

关键词：GFCC、情感识别、融合特征、K邻近分类算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部国家重点研发专项项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助;辽宁省自然科学基金项目;中国刑警警察学院教研项目

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：50-54,58