基于粗神经网络的语音情感识别

摘要：

语音情感识别是从语音信号中提取一些有效的声学特征,然后利用智能计算或者识别的方法对话者的情感状态进行识别。介绍了国内外在该领域中关于语音情感数据库、特征提取、识别方法的研究现状。基于对该领域现状的了解,发现特征提取对识别率有着非常大的影响。录制了1050句语音,每句语音提取了30个特征,从而形成了一个1050×30的数据库。提出了用粗糙集理论中的信息一致性对数据库中的30个特征进行化简,最后得到了12个特征。用神经网络中的BP网络对话者的情感状态进行识别,最高识别率达到了84%。从实验结果发现不同的情感用不同的方法识别结果更好。

关键词：语音情感识别、情感分类、特征提取、粗糙集、BP网络

所属期刊栏目：24

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川理工学院校内项目2009XJKYL005

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：472-476