基于Teager能量算子(TEO)非线性特征的语音情绪识别
高慧1
苏广川2
陈善广3
1.航天医学工程研究所,北京,100094;北京理工大学,北京,1000812.北京理工大学,北京,1000813.航天医学工程研究所,北京,100094
摘要：目的探索识别汉语语音情绪的有效识别特征.方法采用基于Teager能量算子(TEO)的非线性特征,通过马尔可夫模型法(HMM),从汉语语音中识别平静和生气、欢快、悲伤4种情绪.结果文本有关时,5个非线性特征:基于频域TEO的Mel倒谱系数(nonlinear frequency domain Mel,NFD_Mel)、基于幅频特性的Mel倒谱参数(amplitude and frequency property Mel,AF_Mel)、基于微分幅频特性的Mel倒谱参数(amplitude and frequency property Mel of differential,DAF_Mel)、基于幅度调制的子带倒谱参数(AM-based SBCC,AM_SBCC)及基于幅频调制的子带倒谱参数(AMFM-based SBCC,AMFM_SBCC)的情绪识别性能全部高于Mel频率倒谱参数(Mel-scaled cepstrum coefficients,MFCC).文本无关时,NFD_Mel、AF_Mel、DAF_Mel的识别率高于MFCC,AM_SBCC、AMFM_SBCC的情绪识别率低于MFCC.结论结合非线性TEO的识别特征NFD_Mel、AF_Mel、DAF_Mel可有效提高情绪识别性能.
关键词：语音情绪识别Teager能量算子
分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 427-431 )
英文信息