基于粗糙集和SVM的語音情感識別.pdf

1、隨著計算機技術的迅速發(fā)展，計算機應用在各行各業(yè)迅速得到普及，人機交流也變得越來越普遍。目前，機械式的人機交互已經不能適應人的需求，新型和諧的人機交互技術(Human—Computer Interaction)逐漸成為重要的計算機研究方向。 情感計算(Affective Computing)是關于、產生于和影響于情感方面的計算，其目的是賦予計算機識別、理解、表達和適應人情感的能力。情感計算通過各種傳感器獲取由人的情感所引起的表情及

2、生理變化信號，利用“情感模型”對這些信號進行識別，從而理解人的情感并做出適當的響應。 作為情感計算的一個重要組成部分的語音情感識別，就是通過分析人們語音在情感表示方面的變化規(guī)律，利用計算機從語音信號中準確提取語音情感特征參數，并根據這些特征參數確定被測對象的情感狀態(tài)。相對于有幾十年研究歷史的語音信號處理，語音情感識別的著眼點不是語音信號處理中語音詞匯表達的準確性，而是從前研究中完全忽略的包含在語音信號中的情感和情緒信息。

3、 語音情感識別可以被看成是一個模式識別問題。人們通常會提取很多語音特征作為情感特征，將提取的語音特征輸入分類器進行情感識別。然而，提取的這些眾多的語音特征里面可能存在冗余特征和與語音情感識別不相關的特征。這些冗余特征和不相關特征對語音情感識別效果和識別效率都有很大影響。 本文提出了一種基于粗糙集和支持向量機的漢語語音情感識別方法，采用基于粗糙集理論的屬性約簡算法進行語音情感特征選擇。經過特征選擇，降低了輸入的特征矢量的維數，去除