基于BIC准则与GLR距离的客服语音情感识别算法研究

本文主要探讨了算法概述中的Xilinx FIFO IP核文档，特别是针对基于自适应混合高斯模型（UBM）的聚类算法在语音情绪识别和声纹识别中的应用。高斯混合模型在纯净语音环境下表现出良好效果，但在实际场景中，由于语音环境的复杂性和多样性，存在一些挑战。首先，高斯混合模型在训练阶段往往受限于可用的说话者语音样本长度，这可能影响模型的精度。此外，分帧技术在处理连续语音时，需要处理跳变点，即语音信号中的非平稳部分，这可能影响到后续的情绪检测。 文章提到，作者尹立民针对呼叫中心客服的语音情绪检测进行了深入研究，尤其是在海量电话录音数据中实现快速、精确的情感识别。传统的语音识别关注文本理解和语义，而语音情感识别则侧重于挖掘和理解语音信号中的情绪特征，如语调、语速和音量变化等，是近年来新兴且备受关注的研究领域。该研究结合实际应用需求，采用了BIC准则和基于GLR距离的算法对客服对话中的语音进行初步分割聚类，以分离出目标客服的语音信号。 进一步地，通过改进的分帧方法和可能的动态建模，如UBM，可以更好地捕捉说话者的情绪特征，从而提高情绪识别的准确性。此外，论文还探讨了Viterbi算法在语音情感分析中的应用，这是一种常用的序列概率最大似然估计方法，用于解决HMM（隐马尔可夫模型）中的路径搜索问题，有助于在复杂的语音环境中识别情绪状态。 本文的核心内容围绕着语音信号处理技术（如高斯混合模型、分帧和Viterbi算法）、心理学原理以及信息技术管理，旨在通过优化算法提高呼叫中心客服语音情绪检测的实用性和有效性。通过这些技术手段，研究者旨在实现实时、准确的情感监控，以提升服务质量并自动化评估通话质量。