基于聚合经验模态分解的情感语音特征提取-计算机工程.PDF

第 卷 第 期 计 算 机 工 程 年 月 开发研究与工程应用 文章编号 文献标志码 中图分类号 基于聚合经验模态分解的情感语音特征提取 张 乐张雪英孙 颖张卫 太原理工大学 信息工程学院太原 摘 要 特征提取是情感语音识别系统的关键过程决定系统整体识别性能 传统特征提取技术假定语音信号 是线性短时平稳信号不具有自适应性 为此通过聚合经验模态分解 算法以非线性的处理方式提 取特征 情感语音信号经 分解后得到一组固有模态函数 利用相关系数法筛选出有效分量集合 对集合函数计算得到 能量特征 选用德国柏林语音库作为实验数据来源将 特征韵律特 征梅尔倒谱系数特征以及三者的融合特征分别输入到支持向量机中通过比较不同特征的识别结果验证 特征的有效性 实验结果表明特征与声学特征融合后的平均识别率达到 可有效区分不 同的情感状态 关键词 特征提取聚合经验模态分解固有模态函数 相关系数声学特征情感语音识别 中文引用格式张 乐张雪英孙 颖等基于聚合经验模态分解的情感语音特征提取计算机工程 英文引用格式 征参数并自动判别情感状态的一门技术是语音信 概述 号处理领域中非常重要的研究方向在客户电话服 语音是人们进行沟通的重要媒介也是表露情 务远程教学 精神健康诊断治疗 机器人控 感的基本方式之一语音信号中包含大量的情感信 制 等领域发挥重要的作用 特征参数的提取是 息 情感语音识别是识别系统分析语音信号的特 情感语音识别的关键环节