语音情感识别：离散模型与机器学习算法的应用

"本文主要探讨了语音情感分类的相关知识，包括情感的离散和连续模型，以及在语音情感识别中的应用。文章提到了Fox的三级情感模型和Ekman的六种基本情感分类，同时介绍了Plutchik的情感轮理论。此外，还讨论了机器学习在语音情感识别中的作用，特别是支持向量机、决策树等算法的应用，并强调了特征工程在提升识别效果中的重要性。" 在语音情感分类的研究中，情感被分为离散和连续两种模型。离散情感模型，如Fox的三级情感模型，将情感分为趋近和退避两大类，进一步细分为多个等级，如愉快、愤怒、厌恶等。另一种广泛接受的离散模型是Ekman的情感六分法，包括高兴、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤和惊奇。这些离散模型为情感分析提供了标准化的框架。 连续情感模型则视情感为连续变化的，Plutchik的情感轮理论是这一领域的经典模型。情感轮理论认为情感分布在圆环结构上，每个情感点与自然原点的距离代表情感强度，情感之间的转变是平滑的。通过情感轮，可以使用情感矢量来表示特定情感语句。 随着计算机技术和人工智能的发展，语音情感识别成为研究热点。在实践中，通常需要通过特征工程提取声学特征，然后利用机器学习算法构建识别模型。支持向量机、决策树等算法被用于训练模型，以实现对语音情感的分类。通过比较不同算法的性能，可以选择最适用于语音情感识别的算法。 这篇论文综述了语音情感识别的起源、情感分类方法，以及当前的研究进展，旨在为该领域的研究提供理论基础和实践指导。