混合MFCC特征在语音情感识别中的应用

"本文主要介绍了混合Mel频率倒谱系数(MFCC)在语音情感识别中的应用，包括MFCC特征参数的提取步骤以及其在语音处理中的重要作用。" 在语音识别和处理领域，混合Mel频率倒谱系数（Mixed Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFC）是一种常用的声音特征提取技术，尤其在语音情感识别中发挥着关键作用。这种特征参数考虑了人类听觉系统的特性，能更有效地捕捉语音中的关键信息。以下是混合MFCC特征参数的提取流程和关键知识点： 1. 预处理阶段：首先对原始语音信号进行预加重，这是为了补偿人耳对高频成分的感知不足，通常采用一阶高通滤波器实现。接着，将语音信号分帧，并且在每一帧上应用汉明窗或其他窗口函数，以减少信号的边界效应。 2. 傅立叶变换：对每一帧加窗后的信号进行快速傅立叶变换（FFT），将时域信号转换为频域表示，得到短时傅立叶变换（STFT）结果，即线性频谱Xd(k)。 3. 取模平方：对频谱Xd(k)的幅度进行取模平方操作，得到离散功率谱X(k)，这有助于消除负频率成分并增强信号的强弱对比。 4. Mel滤波器组：根据Mel频率尺度对离散功率谱进行滤波。Mel频率尺度模拟了人类听觉系统的频率分辨率，其中频率间隔在低频部分较大，高频部分较小。滤波器组由多个三角形滤波器组成，它们在Mel频率轴上等间距分布，而在线性频率轴上不等间距。滤波器组的计算涉及对线性频谱的卷积，通过式(2)进行。 5. 对数能量计算：对滤波器组的输出求对数能量，记为m_l，这可以进一步增强不同频带的能量差异，降低噪声影响。 6. 离散余弦变换：对对数能量m_l进行离散余弦变换（DCT），得到MFCC系数Mc_l。DCT有助于去除频域中的非线性失真，同时降低计算复杂度。式(3)给出了DCT的具体计算形式。通常，选取12到16阶的MFCC系数即可得到良好的识别效果，同时保持系统复杂度在可接受范围内。 7. 改进MFCC提取：除了基本的MFCC提取，还可以进行一些改进，例如加入delta和delta delta系数，以考虑语音信号的时间变化信息，进一步提高识别精度。 混合MFCC特征参数的提取是语音情感识别的关键步骤，它能够提取出语音信号中具有情感信息的部分，从而提高识别系统的效果。通过这一系列处理，系统能够更好地理解并区分不同情感状态下的语音信号，为语音识别、情感分析等应用提供有效支持。