基于HMM和ANN的语音情感识别研究

• 作者: 吴黎慧 胡洋 蒲南江 高磊
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫链 人工神经网络 语音情感识别
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与研发
• 页码范围: 33-35,87
• 分类号: TP391
• 字数: 2797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2011.08.010

摘要

语音情感识别是语音识别中的重要分支,是和谐人机交互的基础理论。由于单一分类器在语音情感识别中的局限性,本文提出了隐马尔科夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）相结合的方法,对高兴、惊奇、愤怒、悲伤、恐惧、平静六种情感分别设计一个HMM模型,得到每种情感的最佳匹配序列,然后利用ANN作为后验分类器对测试样本进行分类,通过两种分类器融合提高语音情感识别率。在通过诱导录音法建立的情感语音库的基础上进行了实验验证,实验结果表明识别率有较大的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴黎慧	中北大学信息与通信工程学院	16	79	6.0	8.0
2	蒲南江	中北大学信息与通信工程学院	19	93	6.0	8.0
3	高磊	中北大学信息与通信工程学院	25	85	6.0	8.0
4	胡洋	中北大学信息与通信工程学院	15	48	5.0	6.0