国家教育部博士点基金(20050213032)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
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- 基于韵律语段的语音情感识别方法研究
- 语音情感识别领域提取情感特征时,普遍采用"不同情感类别,相同时长基准"的做法,忽略了人耳敏感的韵律段长会依情感不同而有所差异的现象。本文首先通过情感识别实验确定各类情感的最佳识别段长,作为人耳敏感韵律段长。并构造了基于韵...
- 韩文静李海峰
- 关键词：情感特征ELMAN神经网络语音情感识别
- 文献传递
- 语音情感信息可视化建模研究与探析
- 2010年
- 语音情感识别是情感计算领域的一个重要分支,研究者们尝试从多种角度对其展开不懈研究。本文从可视化的角度出发,提出了基于信息可视化的情感识别方法,原始语音情感特征经过图表示映射为包含内部数据结构信息的新型情感图特征,在一定程度上促进了语音情感识别系统的性能提高。另外,还将信息可视化技术应用到情感识别结果的表达上,实现情感信息的生动描述和高效表达。在信息可视化技术和语音情感识别研究充分融合的基础上,构建了一个完整的语音情感信息可视化模型,作为系统实现的基础。
- 韩文静李海峰王朝友
- 关键词：信息可视化语音情感识别
- 基于韵律语段的语音情感识别方法研究被引量：8
- 2009年
- 语音情感识别领域提取情感特征时,普遍采用"不同情感类别,相同时长基准"的做法,忽略了人耳敏感的韵律段长会依情感不同而有所差异的现象。本文首先通过情感识别实验确定各类情感的最佳识别段长,作为人耳敏感韵律段长。并构造了基于韵律段特征的多重Elman网络模型,以期对不同情感基于特定敏感韵律段长进行识别和对多分类器识别结果进行有效融合,实现了对人耳情感辨识规律的模拟。结果表明,使用敏感韵律段特征的系统识别率达到67.9%,与使用定长语段特征相比有了很大的提高。
- 韩文静李海峰
- 关键词：情感特征ELMAN神经网络语音情感识别
- 基于长短时特征融合的语音情感识别方法研究
- 语音情感识别领域中广泛使用的情感特征有基于语句的全局统计特征和基于语音帧的时序特征,但单独使用其中的任何一种均不能有效地表达情感信息。为了有效地融合长、短时情感信息,本文首先提出使用"语段特征"用于识别,并给出了针对各类...
- 韩文静李海峰韩纪庆
- 关键词：语音情感识别ELMAN神经网络
- 文献传递
- 考虑情感程度相对顺序的维度语音情感识别被引量：2
- 2011年
- 维度语音情感识别(Dim-SER)是情感计算领域的一个新兴分支,它从多维、连续的角度看待情感,将SER问题建模为连续值的预测回归任务。当前的Dim-SER系统在进行情感预测时缺少对语料间情感程度相对顺序的考虑,严重影响了人机交互系统对说话人情感变化趋势的把握。从该需求出发,本文以人类情感认知特性为参照,构建了一个对情感程度相对顺序敏感的Dim-SER系统,并引入Gamma统计对SER系统性能评价标准加以完善。系统构建过程中,本文构造了Top-rank概率分布对语料间的情感顺序进行描述,并使用Kullback-Leibler距离对预测造成的顺序一致性损失进行度量,最后提出顺序敏感的神经网络算法实现系统预测损失的最小化。情感预测实验结果表明,同常用的k近邻算法和支持向量回归算法相比,该系统有效地提高了语料间情感程度相对顺序的正确性。
- 韩文静李海峰马琳
- 关键词：情感空间神经网络梯度下降
