全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法

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全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法

赵力, 王治平, 卢韦, 邹采荣, 吴镇扬

文章导航 > 自动化学报 > 2004 > 30(3): 423-429

赵力, 王治平, 卢韦, 邹采荣, 吴镇扬. 全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法. 自动化学报, 2004, 30(3): 423-429.

引用本文:

赵力, 王治平, 卢韦, 邹采荣, 吴镇扬. 全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法. 自动化学报, 2004, 30(3): 423-429.

ZHAO Li, WANG Zhi-Ping, LU Wei, ZOU Cai-Rong, WU Zhen-Yang. Speech Emotional Recognition Using Global and Time Sequence Structure Feature. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(3): 423-429.

Citation:

ZHAO Li, WANG Zhi-Ping, LU Wei, ZOU Cai-Rong, WU Zhen-Yang. Speech Emotional Recognition Using Global and Time Sequence Structure Feature. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(3): 423-429.

赵力, 王治平, 卢韦, 邹采荣, 吴镇扬. 全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法. 自动化学报, 2004, 30(3): 423-429.

引用本文:

赵力, 王治平, 卢韦, 邹采荣, 吴镇扬. 全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法. 自动化学报, 2004, 30(3): 423-429.

ZHAO Li, WANG Zhi-Ping, LU Wei, ZOU Cai-Rong, WU Zhen-Yang. Speech Emotional Recognition Using Global and Time Sequence Structure Feature. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(3): 423-429.

Citation:

ZHAO Li, WANG Zhi-Ping, LU Wei, ZOU Cai-Rong, WU Zhen-Yang. Speech Emotional Recognition Using Global and Time Sequence Structure Feature. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(3): 423-429.

全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法

1.
东南大学学习科学研究中心,南京;
2.
东南大学无线电工程系,南京

通讯作者:
王治平

中图分类号: TN911.2;TN912.34
计量
- 文章访问数: 2883
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2003-05-31
- 刊出日期: 2004-03-20

Speech Emotional Recognition Using Global and Time Sequence Structure Feature

1.
Research Center of Learning Science,Southeast University,Nanjing;Department of Radio Engineering,Southeast University,Nanjing

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Corresponding author: WANG Zhi-Ping

摘要: 在利用全局特征进行语音情感特征分析的基础上,提出了采用情感语句中各元音时序结构作为新的特征,并针对不同语句中包含不同元音个数的情况,提出了零补齐、分局均值补齐、前均值补齐三种不同的规整方法.以从10名话者中搜集的带有欢快、愤怒、惊奇、悲伤4种情感的1000句语句作为样本,本文对语音情感特征进行了分析.实验结果表明利用全局特征和时序特征相结合,对时序特征采用前均值补齐,同时使用修正二次判别函数(MQDF)进行情感识别能够获得94%的平均情感识别率.
- 语音信号 /
- 情感特征分析 /
- 修正二次判别函数 /
- 情感识别
Abstract: While the former method for emotional feature analysis in speech signal utilizes global features, a novel method that is based on time sequence feature is proposed in this paper. For different number of vowels, three programming methods are proposed to normalize the length of the speech signal. Experiments are conducted on a task of 10 speakers, 1000 sentences including happy, anger, surprise and sorrowful emotions to demonstrate the effectiveness of the new method. The average recognition rate is as high as 94%.
- Speech signal /
- emotional feature analysis /
- modified quadratic discriminant function /
- emotion recognition

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