融合语音和脉搏的多模态情感识别研究

• 作者: 周红标
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 多模态情感识别 语音 脉搏 梅尔倒谱系数 隐马尔科夫 决策级融合
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对单独利用语音或某种生理信号进行情感识别容易误判的问题，提出融合语音和脉搏的多模态情感识别方法。首先对预处理后的语音信号提取梅尔倒谱系数特征，并用隐马尔科夫构建语音情感识别模型，然后计算脉搏信号 K值和小波包系数能量值，并输入到最小二乘支持向量机识别模型中进行判别，最后对两个模型的判别结果进行决策级的融合。实验结果表明：对于哀伤和平静两种情感，语音识别率较高，融合后识别率达到100％；对于高兴和愤怒两种情感，语音识别率为75％和80％，融合后提高到95％和90％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周红标	淮阴工学院电子与电气工程学院	48	271	10.0	12.0