本文主要探讨了一种名为"4多策略语音情感识别模型 - solution fourier_analysis_stein"的方法,它在语音情感识别领域有着重要的应用价值。研究的核心是解决语音情感识别中的挑战,特别是离散情感模型和维度情感模型的局限性。
首先,文章介绍使用LibSVM软件包进行语音情感识别的过程,其中采用了交叉验证来选择最佳的核函数参数c和g,以提高模型的稳定性和分类速度。RBF核函数(径向基函数核)的选择使得模型能够处理非线性关系,并在训练集上运用支持向量机(SVM)模型,然后在测试集上进行实际的情感识别任务。
针对语音情感特征的提取,论文提到提取了诸如能量、过零率、基音频率、共振峰、LPCC(线性预测编码系数)和MFCC(梅尔频率倒谱系数)等多元特征,以及它们的时间导数、极值等衍生特征。尽管这些高维特征包含了丰富的信息,但也存在冗余,因此特征选择和降维处理至关重要。在这里,Fisher准则被用于进行线性判别,通过找到最优投影子空间以最大化特征间的类间距离和类内距离。
文章提出了一种多策略语音情感识别模型,它结合了离散情感模型和连续情感模型的优点。首先,利用韵律特征如能量进行初步的情感大类划分,然后在每个大类中进一步细化到小类别分析和识别。这种方法考虑了不同特征对情感分类的不同贡献率,从而提高了识别的准确性和效率。
研究背景方面,随着语音情感信息在远程教育、刑事侦查、医学和服务业等领域的作用日益显著,对语音情感识别技术的需求增加。然而,现有的研究仍面临情感理论发展、语言复杂性以及与其他学科交叉的挑战。因此,深入研究和优化语音情感识别模型对于提升人机交互的智能化水平以及推动人工智能的发展具有重要价值。
作者向磊在硕士研究生阶段,聚焦于控制理论与控制工程领域的语音情感特征提取与识别研究,指导教师熊卫华副教授来自浙江理工大学机械与自动化学院。研究过程中,遵循学术诚信原则,确保论文内容的原创性和授权使用规定。全文涵盖了从数据预处理、特征选择到模型构建的完整流程,旨在为语音情感识别技术的进步做出贡献。