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    2012-08-02 17:28:07
    这是由微软开发的语音识别系统,采用C++语言编写,实现对用户的语音情感识别
  • 1引言 随着信息技术的不断发展,情感信息处理及识别正在受到学者越来越广泛的重视。语音信号中,除了与语言内容相关的信息之外,还包含着说话人...在相对研究较少的汉语情感识别方面,我们在赵力[2]、蒋丹宁[4]等人...

    1  引言
    随着信息技术的不断发展,情感信息处理及识别正在受到学者越来越广泛的重视。语音信号中,除了与语言内容相关的信息之外,还包含着说话人的情感信息。这些情感信息在交流中同样具有着重要的作用。不同的情感一般是由说话人通过调整发音器官的动作,改变了语音信号的声学特征所表达出来的。这些特征包括音质特征、韵律特征、共振峰特征等等。

    在相对研究较少的汉语情感识别方面,我们在赵力[2]、蒋丹宁[4]等人所做工作的基础之上,

    建立情感语音数据库是汉语普通话情感语音识别研究的基础。为此我们建立了一个小规模的普通话情感语音数据库,进而对数据库中的各种声学特征与情感状态之间的关系作了统计分析。

    本文组织如下:第二章介绍了语音情感信号的采集和数据库的建立;第三章介绍了从情感语音数据库中提取基音、能量、共振峰等特征的方法;第四章介绍了分类器的设计和各种特征参数与情感的统计关系;最后一章给出了分类的结论和需要进行的后续工作。

     2  情感语音信号的采集 
    本文所研究的情感语料对单个特定人共包括5类情感:愤怒、平静、悲伤、高兴、惊讶;对三个人组成的特定人群包括3类情感:愤怒、悲伤、平静。共有超过500句的情感语句,包括了陈述句、祈使句、疑问句等句子类型,以及各种声调组合及语句长度等情况。为方便情感的表达,不同的情感语音文本不完全相同。录音者就是本文的三位作者。录音软件为CoolEdit2000,语音的文件格式为单声道,16KHz采样,量化比特数为16。

    为了检验所收集的语音情感的有效性,我们找了另外3位同学,随机播放所录制的情感语音,要求他们通过主观评判说出所播放语音的情感类别,实验结果如表1。根据听取结果剔除了一些语句,最后采用了的情感语句共480句。

                                                                            


    在能量方面,考虑到音量的绝对大小并不应该成为表达情感的主要参数,所以我们主要研究了能量变化率等相对变化的特征参数。

    其中重音特征能够把情感区分为“愤怒、惊讶、高兴”组成的激动类情感和“平静、悲伤”组成的平缓类情感。

    表4:能量参数的统计结果

     

    激动+平缓

     4  语音情感的识别 
    §4.1  采用高斯分布模型的分类 
    实验中我们采用的是一种比较简单的高斯分布模型,将每类特征的分布视为多个高斯分布的加权和。公式描述为:,其中,M为高斯分布的个数,分别为第i个高斯分布的均值和方差。最后加权和概率最大的类别C即为分类结果。

    §4.2 SVM分类器的原理   
    SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法,由Vapnik等人于1995年提出,具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法,SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开,且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大,故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响,SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果.

     

    SVM方法是通过一个非线性映射p,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间),使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。简单地说,就是升维和线性化。升维,就是把样本向高维空间做映射,一般情况下这会增加计算的复杂性,甚至会引起“维数灾难”,因而人们很少问津。但是作为分类、回归等问题来说,很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集,在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分(或回归)。一般的升维都会带来计算的复杂化,SVM方法巧妙地解决了这个难题:应用核函数的展开定理,就不需要知道非线性映射的显式表达式;由于是在高维特征空间中建立线性学习机,所以与线性模型相比,不但几乎不增加计算的复杂性,而且在某种程度上避免了“维数灾难”。这一切要归功于核函数的展开和计算理论。  选择不同的核函数,可以生成不同的SVM,常用的核函数有以下4种:

    (1)线性核函数K(x,y)=x·y;

    (2)多项式核函数K(x,y)=[(x·y)+1]^d;

    (3)径向基函数K(x,y)=exp(-|x-y|^2/d^2);

    (4)二层神经网络核函数K(x,y)=tanh(a(x·y)+b);

    §4.3  数据分析及整理  
    在提取了前面的特征参数之后,通过分类器对其进行了分类,结果列于下面的表5至表10中。

    下面的表5表6反映了单个特定人情况下训练集与测试集数目关系对正确率的影响。

    表格5:(单个特定人)三种特征下训练集与测试集数目关系对正确率的影响


    5  实验结果 
    §5.1  实验结果的小结 
    经过特征的提取和分析,我们发现,“基音频率的均值”、“第一共振峰的均值”这两个特征具有最好的区分效果,“能量变化率的方差”、“能量变化率的变化率”、“基频最大值”等特征也具有一定的区分效果。

    对单个特定人的愤怒、悲伤、惊讶、高兴、平静五种情感区分,采用“基音频率的均值”、“第一共振峰的均值”的两个特征具有最好的区分效果,识别正确率平均可达93.7%,其中愤怒和高兴两种情绪比较容易混淆。

    对三个特定人组成的特定人群的愤怒、悲伤、平静三种情感区分,采用“基音频率的均值”、“第一共振峰的均值”以及“能量变化率的方差”的三个特征具有最好的区分效果,识别正确率平均可达94.4%。
     

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  • 语音情感识别

    2020-06-20 16:02:11
    语音情感识别 本内容由灵声讯音频-语音算法实验室整理,转载和使用请与“灵声讯”联系,联系方式:音频/识别/合成算法QQ群(696554058) ...

                                                             语音情感识别

                                


    本内容由灵声讯音频-语音算法实验室整理,转载和使用请与“灵声讯”联系,联系方式:音频/识别/合成算法QQ群(696554058)

     

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  • 是一篇很好的关于语音情感识别的文献综述,讲的很详细,逻辑性很强。
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  • 一些关于语音识别和语音情感识别的资源

    千次阅读 多人点赞 2019-05-26 11:03:44
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  • 语音情感识别探讨

    千次阅读 2018-09-05 15:43:29
    El Ayadi M, Kamel M S, Karray F. Survey on speech emotion recognition: Features, classification schemes, and databases[J]. Pattern Recognition, 2011, ...语音识别的发展可以说是非常成熟,但距离我们的目...

    简介

    语音识别的发展可以说是非常成熟,但距离我们的目标——自然的人机交互,还差的很远,这其中的一个原因就是现在机器还无法理解我们说话时的情感。这是研究语音情感识别的一个重要的motivation。

    El Ayadi M, Kamel M S, Karray F. Survey on speech emotion recognition: Features, classification schemes, and databases[J]. Pattern Recognition, 2011, 44(3): 572-587.

    情感识别的用处

    • 自然的人机交互(natural man-machine interaction)。
    • 车载系统(in-car board system)。用于检测司机的精神状况以确保驾驶安全。
    • 。。。

    情感识别面临的挑战

    1. 什么样的特征在分辨情感中最有用。
    2. 一个发音中可以会包含多种感情,不同情感的边界也难以界定,哪个情绪是当前主导的情绪?
    3. 表达情感是一个个性化极强的事情,根据个人,环境甚至文化差异都很大。
    4. 情绪可能持续很长时间,但期间也会有快速变化的情绪,情感识别系统是检测长期的情绪还是短时的情绪了(比如被炒鱿鱼了,会悲伤很久,但这期间吃了顿好吃的饭,虽然会开心,但人还处在伤心的状态中,那么该判定为悲伤还是开心呢)。
    5. 情感本身都难以明确的定义。

    情感

    虽然情感本身十分复杂,但一个被广泛认同的模型是讲情感划分为两个维度:activation 和 valence。activation指得是表达这个情感需要的能量。比较强烈的情感比如愤怒,喜悦,恐惧。伴随着这类感情可能会有心跳加速,血压升高等等,同时人的语速会变快,音高变高。相反比较舒缓的请看比如忧伤,语速可能会降低,高频会减少。而activation类似的感情,比如愤怒与喜悦,则用valence来加以区分。用何种feature来描述valence尚无定论。因此,在情感识别系统中,强烈的感情与舒缓的感情很好区分,而区分不同类别的情感则还是一个挑战。

    语音情感识别中的特征

    特征提取是模式识别任务中最重要的一个环节之一,在语音情感识别的任务中亦然。我们会面对四个主要的问题

    1. 特征提取的作用域。是对音频进行分帧(frame)再提取特征,或是对全局进行提取?
    2. 提取什么样的特征?
    3. 是否要进行前处理与后处理?比如移除静音的部分。
    4. 要不要结合其他的特征?比如语言模型或者面部表情。

    对以上四个问题的分析

    1. 局部特征还是全局特征

      全局特征在分类的准确率上往往比局部特征表现的要好,同时耗时也更少(特征量较少)。然而全局特征也有许多缺点:

      1. 只在分类高兴奋度的情感(high-arousal emotions,也是我们之前说的activation较高的情感)中比较有效,比如在分类anger和joy时,全局特征就会失效。
      2. 全局特征会丢失语音的短时信息(temporal information)。
      3. 当使用较为复杂的分类器(HMM,SVM等)时,全局变量会因为特征较少而无法进行有效的训练。

      因此在复杂的模型中使用局部特征,模型的准确率更好。

      还有一种做法是对语音信号根据音素进行分段而不是分帧。研究显示了把分段的特征和全局特征相结合可以一定程度提高是别的准确率。

    2. 提取什么样的特征

      我们可以把语音特征划分为四类:

      1. Continuous speech features 连续语音特征
        • pitch-related features
        • formants features
        • energy-related features
        • timing features
        • articulation features
          常用的有F0,Energy,Duration,Formants。另外在特征的提取中,除了使用特征还对特征进行一些转换,比如平均,最大最小等。在INTERSPEECH 2009 中有个图表就很清晰的展示了这一点。
          1532502050.png
          对于每一帧信号,我们提取16个特征和它们的delta,并对这32个特征进行右边的12种变换,得到384维((16x2)x12)的特征向量(每一帧)。
      2. Voice quality features
        • voice quality
        • harsh
        • tense
        • breathy
      3. Spectral-based speech features
        • LPC
        • MFCC
        • LFPC
      4. TEO-based features

      小结:Continuous speech features 用来检测high-arousal和low-arousal的情感;频谱特征比如MFCC用来做N-way classification的问题,TEO-based features 用于压力检测;

    3. 语音处理

      • 前处理
        • pre-emphasis filter, H(z)=10.97z1: to equalize the effect of the propagation of speech throungh air.
        • overlapped frames: to smooth the extracted contours.
        • Hamming window: to reduce ripples in the spectrum of the speech spectrum.
        • slient intervals: 语音中的静音间隔也包含情感信息,通常会保留下来。
      • 特征提取
      • 后处理
        • 正规化 feature normalization
          • x^=xμσ
          • 重要!但由于方差中包含许多情感信息,normalize后会消除这些特征,要考虑到这一点。
        • 降维
          • feature selection:找到分类效果最好的子特征。
          • feature extraction:对原始特征进行mapping到另一空间,从而达到降维效果。
          • -
    4. 声学特征与其他特征结合

      • 语言信息(linguistic information)
      • 视频信息

    分类方法

    都是些大家熟悉的手法。

    • HMM:效果好(在语音情感识别的任务里,正确率甚至可能超过人类)
    • GMM:比HMM高效,但不能利用短时特征
    • Neural networks:emmm。。大家都在用
    • SVM
    • Multiple classifer system
      这个比较有趣,可以把情感识别分几步来做,比如先分类 high arousal 和 low arousal 的情感,再进行子类别的分类可以看这个图。
      12324.png
    展开全文
  • 通过对语音数据进行特征提取,运用SVM识别算法,实现语音信号的6种情感识别。语料库选自CASIA汉语情感语料库,特征集选取基因频率、时长、共振峰、MFCC等。
  • 语音情感识别技术

    千次阅读 2020-09-28 15:40:24
    情感语料库大致可以通过以下3个方法获的:(1) 从我们的现实生活中所采集的真实的自然语料,然后再经过人工挑选获得可以使用的语料;(2) 让专业或者非专业人士进行对高兴、愤怒等情感进行模仿并录制语料库;(3) 制造...
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    2014-04-26 15:23:59
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  • 语音情感识别综述

    2020-10-12 19:46:33
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  • 基于神经网络的语音情感识别
  • 为了提高语音情感识别系统的识别准确率,在传统支持向量机(SVM)方法的基础上,提出了一种基于主成分分析法(PCA)的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开,针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接...
  • 情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感...
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  • 为提高语音情感识别精度,对基本声学特征构建的多维特征集合,采用二次特征选择方法综合考虑特征参数与情感类别之间的内在特性,从而建立优化的、具有有效情感可分性的特征子集;在语音情感识别阶段,设计二叉树结构...

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语音情感识别