2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息技術的高速發(fā)展,人類對計算機的依賴性不斷增強,因此,人機的交互能力越來越受到研究者的重視。語音是眾多信息載體中具有最大信息容量的信號,具有最高的智能水平。當今語音信號處理研究的熱點,已從傳統(tǒng)的只著眼于詞匯傳達的準確性,到了研究語音信號的情感表達。因此,本文從情感語音的特征級出發(fā),對LPC(線性預測)系數的情感建模進行了研究。
   本文針對當前缺乏語音情感特征的發(fā)聲模型方面的專門研究的現狀,通過探索情感特征與LPC系數之

2、間的映射關系,提出建立LPC系數的情感模型的新方案。本文在中科院情感語音庫的基礎上分別建立高興、憤怒、悲傷及中性四種情感數據庫;研究情感語音的音質特征參數,得到上述四種情感的共振峰統(tǒng)計規(guī)律;重點設計并實現基于高斯混合(GMM)模型的情感LPC系數的建模方案,通過采用不同情感語音的LPC特征矢量,結合動態(tài)時間規(guī)整技術(DTW)、期望最大化算法(EM)和最小均方誤差準則(MMSE),對模型進行訓練和參數估計,最終獲得高興、憤怒、悲傷三種情感

3、對中性語音的LPC系數映射規(guī)則函數,完成對情感LPC參數的建模。并設計實驗測試方案,采用板倉-齋田準則(IS)對通過映射函數得到的LPC系數和標準中性語音的LPC系數進行譜失真測度的計算,仿真實驗結果表明,建立的情感模型有效的表征了不同情感對LPC系數的影響。
   本文提出的基于高斯混合模型的情感LPC參數的聲學建模方法,是情感語音信號處理領域的一個新的研究方法,為情感給語音合成、識別等帶來的影響研究提供了新的思路和解決方案。

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