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基于认知评估的多维耳语音情感识别
  • ISSN号:1003-7985
  • 期刊名称:《东南大学学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]苏州大学电子信息学院,苏州215006, [2]苏州大学物理与光电·能源学部,苏州215006, [3]苏州大学数学科学学院,苏州215006
  • 相关基金:The National Natural Science Foundation of China (No. 11401412).
中文摘要:

研究了基于认知评估原理的多维耳语音情感识别.首先,比较了耳语音情感数据库和数据采集方法,研究了耳语音情感表达的特点,特别是基本情感的表达特点.其次,分析了耳语音的情感特征,并通过近年来的文献总结相关阶特征在效价维和唤醒维上的特征.研究了效价维和唤醒维在区分耳语音情感中的作用.最后,研究情感识别算法和应用耳语音情感识别的高斯混合模型.认知能力的评估也融入到情感识别过程中,从而对耳语音情感识别的结果进行纠错.基于认知分数,可以提高情感识别的结果.实验结果表明,耳语音信号中共振峰特征与唤醒维度不显著相关,而短期能量特征与情感变化在唤醒维度相关.结合认知分数可以提高语音情感识别的结果。

英文摘要:

The cognitive performance-based dimensional emotion recognition in whispered speech is studied.First,the whispered speech emotion databases and data collection methods are compared, and the character of emotion expression in whispered speech is studied,especially the basic types of emotions.Secondly,the emotion features for whispered speech is analyzed,and by reviewing the latest references,the related valence features and the arousal features are provided. The effectiveness of valence and arousal features in whispered speech emotion classification is studied.Finally,the Gaussian mixture model is studied and applied to whispered speech emotion recognition. The cognitive performance is also considered in emotion recognition so that the recognition errors of whispered speech emotion can be corrected.Based on the cognitive scores,the emotion recognition results can be improved.The results show that the formant features are not significantly related to arousal dimension,while the short-term energy features are related to the emotion changes in arousal dimension.Using the cognitive scores,the recognition results can be improved.

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期刊信息
  • 《东南大学学报:英文版》
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东南大学
  • 主编:毛善锋
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  • 国际标准刊号:ISSN:1003-7985
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1325/N
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  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库
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