面向情感语音识别的情感维度PAD预测

• 作者: 孙颖 张雪英 段淑斐 胡艳香
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 PAD维度 最小二乘支持向量机(LSSVM) 灰色关联分析(GRA) 主成分分析(PCA)
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 通信技术
• 页码范围: 2041-2048
• 页数: 8页
• 分类号: TN912
• 字数: 6551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.10.022

摘要

针对现有的情感特征仅从信号的角度对情感进行分析,不能直观反映情感状态的问题,提出将连续情感维度PAD引入情感识别.实验样本选用TYUT2.0数据库和柏林语音库中的3种情感(悲伤、愤怒和高兴),提取情感特征(韵律特征、共振峰、MFCC和非线性特征).为了获取客观、精确的PAD维度,利用灰色关联分析(GRA)选取影响P、A、D的主要特征,通过主成分分析(PCA)提取主要特征的主成分,将主成分作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入预测P、A、D.分别对情感特征、PAD维度及它们的融合,采用支持向量机进行情感识别.实验结果表明,该预测方法在一定程度上提高了对P、A、D的预测精度,预测值可以有效识别情感,对情感特征在情感识别方面有一定的补充作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息与计算机学院	233	1213	15.0	23.0
2	孙颖	太原理工大学信息与计算机学院	34	179	8.0	10.0
3	段淑斐	太原理工大学信息与计算机学院	8	9	2.0	2.0
4	胡艳香	太原理工大学信息与计算机学院	2	1	1.0	1.0