汉明窗情感特征提取：语音情感识别研究与实践

"语音情感特征提取和识别的研究与实现 (2005年)，作者: 詹永照，曹鹏，来源: 江苏大学学报(自然科学版)，第26卷第1期，2005年1月" 这篇论文探讨了语音情感识别的实时性和可用性问题，提出了一种利用汉明窗提取语音信号中情感特征的方法。在语音情感识别领域，理解和解析人类情感对于人机交互和通信有着重要意义。本文的贡献主要集中在以下几个方面： 1. **汉明窗的应用**：汉明窗是一种在信号处理中常用的窗口函数，它能够有效地减少信号截断带来的边沿效应，提高特征提取的精度。在语音情感特征提取中，通过汉明窗对语音信号进行处理，有助于更准确地捕捉到与情感相关的特征。 2. **情感特征参数提取**：研究者从带有快乐、愤怒、惊奇、悲伤四种情感的语音样本中提取了8个情感特征参数。这些参数可能包括但不限于基频、能量、谱熵、时域的动态变化等，它们反映了语音信号在不同情感状态下的特性。 3. **贡献分析法**：为了确定各个情感特征参数的权重，论文提出采用贡献分析法。这种方法能够评估每个特征在情感识别中的相对重要性，从而优化特征组合，提高识别效果。 4. **加权欧氏距离模板匹配**：在情感识别阶段，采用了加权欧氏距离作为模板匹配的度量标准。加权欧氏距离考虑了特征参数的重要性，通过调整各特征的权重来计算语音样本与模板之间的相似度，提高了识别的准确性。 5. **实验结果与分析**：实验结果显示，所提出的方法相比传统方法提高了识别率，证明了其在实时情感识别应用中的优势。这表明该方法能够在保持较高识别性能的同时，满足实时处理的需求。 6. **应用前景**：论文的成果对于开发实时语音情感识别系统具有实际意义，可以应用于智能客服、语音助手、心理健康监测等领域，提升人机交互的情感智能水平。 这篇2005年的研究工作在语音情感识别技术上做出了创新，通过优化特征提取和匹配策略，提高了识别的效率和准确性，为后续的研究提供了有价值的参考。