基于EMD的改进MFCC的语音情感识别

• 作者: 于凤芹 屠彬彬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 Mel频率倒谱系数 经验模态分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（18）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 119-122
• 分类号: TN912
• 字数: 3131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.18.026

摘要

人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性.为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别.仿真实验结果表明:改进的MFCC识别率达到77.17％,在不同的信噪比下,识别率最大可提高3.26％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0
2	屠彬彬	江南大学物联网工程学院	2	18	2.0	2.0