维吾尔语情感语音的声学特征提取与建模关键技术

维吾尔语音情感声学特征提取与建模研究是一篇深入探讨维吾尔语语音在情感识别领域的学术论文。作者阿依提拉·米吉提、艾斯卡尔·肉孜和艾斯卡尔·艾木都拉基于新疆大学收集的大规模情感语音语料库，对维吾尔语语音的韵律特征和音质特性进行了详尽分析。他们特别关注了19种不同的语境信息，这些信息对于理解语音的情感表达至关重要，因为它们反映了说话者的情绪状态。 论文的核心部分使用了STRONG算法（Semi-Transparent Representation Algorithm for Invariant Time Stretching and Resampling），这是一种先进的音频处理技术，用于高效地提取情感特征参数。通过STRONG算法，研究者能够精确地捕捉到维吾尔语语音中的情感信号，如语速、音高变化、强度等，这些都是情感识别中的关键指标。 接下来，作者运用了分类回归树（Classification and Regression Tree，简称CART）算法进行情感建模。CART是一种强大的数据挖掘工具，它能够根据输入的特征值对数据进行分割，从而构建出一棵决策树模型，以预测不同情感类型之间的转换。通过这种方式，他们试图理解不同情感特征之间的关联性，以及中性语音如何转化为其他情感状态。 实验结果显示，所提取的情感特征具有很高的准确性，能够有效地区分出不同的情感类别，这对于语音合成系统来说，意味着能够生成更加自然和真实的情感表达的维吾尔语语音。这一研究不仅提升了情感识别在维吾尔语环境下的性能，也为未来开发出能够进行情感转换的语音合成系统提供了坚实的基础。 这篇论文对维吾尔语语音的情感声学特征提取方法和建模策略进行了系统的研究，展示了在处理非主流语言情感识别任务时的技术挑战和创新解决方案，为语音处理和人工智能领域的跨文化交流提供了有价值的参考。