仿选择性注意机制的语音情感识别算法

• 作者: 梁瑞宇 王青云 赵力 邹采荣 陶华伟
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 537-544
• 页数: 8页
• 语种: 中文

摘要

有效特征的选取一直都是语音情感识别算法的关键.为此,针对语音情感特征选择与构建的问题,一种仿选择性注意机制的语音情感识别算法被提出.考虑到语音信号的时频特性,算法首先计算语音信号的语谱图;其次,模仿选择性注意机制,计算语谱图的颜色、方向和亮度特征图,归一化后形成特征矩阵;然后,将特征矩阵重排列并进行PCA降维,形成情感识别特征向量;最后,利用改进的支持向量机分类方法进行语音情感识别.对愤怒、恐惧、高兴、悲伤和惊奇5种情感的识别实验显示,基于选择性注意的方法能够获得较好的识别效果,平均识别率为85.44％.相比于韵律特征和音质特征,语音情感识别率至少提高10％;相比于其它语谱特征,识别率提高7％左右.