【摘 要】
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基于语音发声过程中的混沌特性,提出了非线性动力学模型与情感语音信号处理相结合的方法.提取了该模型下情感语音的非线性特征:最小延迟时间、关联维数、Kolmogorov熵、最大L
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基于语音发声过程中的混沌特性,提出了非线性动力学模型与情感语音信号处理相结合的方法.提取了该模型下情感语音的非线性特征:最小延迟时间、关联维数、Kolmogorov熵、最大Lyapunov指数和Hurst指数.设计情感语音识别对比实验以验证非线性特征性能.首先,选用德国柏林语音库和自主录制的TYUT2.0情感语音数据库中的3种情感(高兴、悲伤和愤怒)作为实验数据来源;其次,分别提取非线性特征、韵律特征和梅尔频率倒谱系数特征,采用支持向量机进行了情感识别.结果表明,非线性特征在柏林数据库实验中的识别率高于韵律特征识别率,但是略低于梅尔频率倒谱系数特征识别率,验证了非线性特征是一组区分情感的有效特征;在TYUT2.0数据库中的识别率均高于韵律特征和梅尔频率倒谱系数特征的识别率,在语料真实度和自然度更高的TYUT2.0数据库中识别结果相对更高,鲁棒性更好.
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