基于变分模态分解的语音情感识别方法

摘要：

针对传统语音情感特征参数在进行情感分类时性能不佳的问题,该文提出了一种基于变分模态分解的语音情感识别方法.情感语音信号首先由变分模态分解提取固有模态函数,然后对所选主导固有模态函数进行重新聚合,再提取梅尔倒谱系数和各固有模态函数的希尔伯特边际谱.为了验证该文提出的特征性能,选用两种语音数据库(EMODB、RAVDESS)进行实验,按该文方法提取特征后使用极限学习机进行语音情感分类识别.实验结果表明:相比基于经验模态分解和集合经验模态分解的语音情感特征,该文提出的特征有更好的识别性能,验证了该方法的实用性.

关键词：变分模态分解、Mel倒谱系数、希尔伯特谱、极限学习机

所属期刊栏目：38

分类号：TN912.34

资助基金：江苏省自然科学青年基金项目BK20141004;国家自然科学青年基金项目11504176,61601230;江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2019-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：237-244