基于SVM的語(yǔ)音情感識(shí)別研究.pdf

1、自然人機(jī)交互作為一種日益受到重視的新的交互方式具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值，而實(shí)現(xiàn)自然人機(jī)交互的關(guān)鍵在于計(jì)算機(jī)“情感計(jì)算”的能力。語(yǔ)音是交流方式中最直接最基本的方式，因此語(yǔ)音信號(hào)中的情感信息受到了研究人員的重視，特別是語(yǔ)音情感識(shí)別和語(yǔ)音情感合成方面。在語(yǔ)音情感識(shí)別的研究中，提高識(shí)別率主要有兩個(gè)研究方向，一是改進(jìn)語(yǔ)音特征的提取方式或者選取方式；二是改進(jìn)分類方法或者選取更適合的分類方法。
　　 本論文對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別整體流程進(jìn)行了介紹

2、，重點(diǎn)研究了語(yǔ)音情感特征的提取方法以及基于支持向量機(jī)的語(yǔ)音情感識(shí)別。主要內(nèi)容如下：
　　 1.語(yǔ)音信號(hào)的前端處理。對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行了預(yù)加重，加窗和端點(diǎn)檢測(cè)處理。重點(diǎn)比較和分析了加窗方式的不同所帶來的不同實(shí)驗(yàn)結(jié)果，為后期實(shí)驗(yàn)的選擇做準(zhǔn)備。
　　 2.語(yǔ)音信號(hào)情感特征參數(shù)的提取。比較了各類情感特征的選擇，重點(diǎn)比較了基音提取方法和共振峰提取方法，改進(jìn)提取方法后通過實(shí)驗(yàn)證明得到了較好的效果。
　　 3.分類方法的研究。本文