融合声门波信号频谱特征的语音情感识别

摘要：

为了提高语音情感识别的准确率,本文针对新的声门波信号频谱特征抛物线频谱参数(parabolic spectralparameter,PSP)和谐波丰富因子(harmonic richness factor,HRF)进行了研究,并将其应用到语音的情感识别中.提取6种不同情感(生气、害怕、高兴、中性、悲伤和惊奇)语音信号的发音速率和短时能量、基音频率、前3个共振峰、12阶Mel频率倒谱系数(MFCC)的最大值、最小值、变化范围和平均值等常用特征构成一个特征矢量,并利用主成分分析方法降维;提取声门波信号的频谱特征PSP和HRF,并分析了PSP和HRF的情感表达能力;采用深度学习栈式自编码算法对只有常用特征以及融合了声门波信号频谱特征后的特征进行分类.结果表明:融合声门波信号频谱特征后识别率更高.

关键词：声门波信号、抛物线频谱参数、谐波丰富因子、栈式自编码、语音情感识别

所属期刊栏目：31

分类号：TN912.3

资助基金：山西省回国留学人员科研资助项目2014-010;山西省自然科学基金资助项目2013011016-2

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：8-16