Hilbert边际能量谱在语音情感识别中的应用

• 作者: 叶吉祥 胡海翔
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Mel尺度 Hilbert边际能量谱 边际能量谱特征 情感识别
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 203-207
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TN912
• 字数: 4231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0263

摘要

情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限，使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确，不能很好地表征语音的情感特性，因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换（HHT）对情感语音进行处理，得到情感语音的希尔伯特边际能量谱；通过对不同情感语音的边际能量谱基于Mel尺度的比较分析，提出了一组新的情感特征：Mel频率边际能量系数（MFEC）、Mel频率子带频谱质心（MSSC）、Mel频率子带频谱平坦度（MSSF）；利用支持向量机（SVM）对5种情感语音即悲伤、高兴、厌倦、愤怒和平静进行了识别。实验结果表明，通过该方法提取的新的情感特征具有较好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶吉祥	长沙理工大学计算机与通信工程学院	30	203	10.0	12.0
2	胡海翔	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	10	1.0	1.0