普通话语音情感识别特征选择技术.pdfVIP

第41卷第11期 浙江大 学 学报(工学版) V01．41No．11 of Journal Science Nor+2007 2007年11月 ZhejiangUniversity(Engineering 普通话语音情感识别的特征选择技术 谢 波h2，陈 岭1，陈根才1，陈纯1 (1．浙江大学计算机科学与技术学院，浙江杭州310027；3浙江工商大学计算机与信息工程学院，浙江杭州310018) 摘要：针对情感声学特征在语音情感识别中的重要性问题．运用优先选择、序列前向、序列后向和逐步判别分析 进行了特征选择．对说话人和文本均无关、说话人相关2组普通话情感语音进行特征选择，然后利用线性判别分析 和支持向量机进行实际识别效果的分析比较．特征选择结果表明，基频、对数能量、语速和第一共振峰均值对普通 话情感语音具有较强的判别能力，但情感声学特征的判别力随着说话人的不同而有所差异．特征选择方法比较实 验表明，逐步判别分析比其他3种方法具有更高的平均准确率，当特征个数为9～12时分类器的平均准确率最高． 效用分析表明，特征选择在小样奉时更加有效， 关键词：情感计算；语音情感识别；情感声学特征；特征选择；普通话 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1008—973X(2007)11—1816—07 Featureselectionforemotion ofmandarin recognition speech XIE Chunl B01”，CHEN Gen—cail，CHEN Lin91，CHEN Scienceand 310027，China； (1．CollegeofComputerTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou and 310018，China) InformationEngineering，Zh可iangGongshangUniversity·Hangzhou 2．CollegeofComputer the orderto the of emotion andreducefeaturedimension， Abstract：Inimproveaccuracyspeech recognition four first forward featureselection methods，i．e．promisingselection(PFS)。sequential backwardselection(SBS)anddiscriminant toselecta— sequential stepwise analysis(SDA)wereemployed with cousticfeatures．Afterfeatureselectionfortheemotionalmandarindatabase ent and