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公开(公告)号：CN103578480A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201210256326.1
申请日：2012-07-24
Abstract: 本发明公开了一种负面情绪检测中的基于上下文修正的语音情感识别方法，属于语音信号处理领域。本发明首先采集情感数据，并对其中的每一条语音进行特征提取，并且运用主分量分析的降维技术降低特征的维数，而后采用基于高斯混合模型的两类分类器分别对四类情感进行判别，得到当前时刻的情感矢量，最后根据前一时刻的情感矢量和当前的认知作业成绩来修正当前时刻的情感矢量，从而得到最终的语音情感识别结果。本发明可以有效的提高单纯采用高斯混合分类器的语音情感识别方法的识别性能，有效地检测认知过程相关的负面情绪状态。特别是在航天航海等特殊工作环境下，对检测和调节工作人员的负面情绪具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN103578481B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201210256381.0
申请日：2012-07-24
Abstract: 本发明公开了一种跨语言的语音情感识别方法，属于语音信号处理领域。本方法首先建立了一个汉语语音库和德语语音库，然后对其中的语音进行特征提取，计算每个特征分别关于两个语音库的Fisher判别系数，并采用加权融合技术来获得每个特征的跨语言Fisher判别系数，并排序选出情感区分度最好的一些特征。在训练和识别中采用高斯混合模型来分别进行参数估计和似然值的计算。本发明可以有效地解决现有的语音情感识别方法只针对某种特定语言的局限性，所提出的基于加权融合的Fisher判别系数对于跨语言情感识别中的特征选择也具有很好的效果。
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公开(公告)号：CN103578481A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201210256381.0
申请日：2012-07-24
Abstract: 本发明公开了一种跨语言的语音情感识别方法，属于语音信号处理领域。本方法首先建立了一个汉语语音库和德语语音库，然后对其中的语音进行特征提取，计算每个特征分别关于两个语音库的Fisher判别系数，并采用加权融合技术来获得每个特征的跨语言Fisher判别系数，并排序选出情感区分度最好的一些特征。在训练和识别中采用高斯混合模型来分别进行参数估计和似然值的计算。本发明可以有效地解决现有的语音情感识别方法只针对某种特定语言的局限性，所提出的基于加权融合的Fisher判别系数对于跨语言情感识别中的特征选择也具有很好的效果。
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公开(公告)号：CN103578480B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201210256326.1
申请日：2012-07-24
Abstract: 本发明公开了一种负面情绪检测中的基于上下文修正的语音情感识别方法，属于语音信号处理领域。本发明首先采集情感数据，并对其中的每一条语音进行特征提取，并且运用主分量分析的降维技术降低特征的维数，而后采用基于高斯混合模型的两类分类器分别对四类情感进行判别，得到当前时刻的情感矢量，最后根据前一时刻的情感矢量和当前的认知作业成绩来修正当前时刻的情感矢量，从而得到最终的语音情感识别结果。本发明可以有效的提高单纯采用高斯混合分类器的语音情感识别方法的识别性能，有效地检测认知过程相关的负面情绪状态。特别是在航天航海等特殊工作环境下，对检测和调节工作人员的负面情绪具有重要的应用价值。
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