一種針對煩躁情緒的可據判的自動語音情感識別方法
2023-10-22 17:22:07 1
專利名稱：一種針對煩躁情緒的可據判的自動語音情感識別方法
技術領域：
本發明涉及一種語音識別方法，特別涉及一種針對煩躁情緒的可據判的自動語音 情感識別方法。
背景技術：
在人工智慧中，情感計算被認為是賦予計算機更高的、全面的智能的一個關鍵途 徑。在人機互動中，賦予計算機擬人的情感能力，使其能感知周圍的環境和氣氛，自適應提 供最舒適的交互環境，儘量消除人和機器之間的障礙，已經成為下一代計算機發展的目標。 語音情感識別技術運用模式識別的方法從語音信號中提取出說話人的情感狀態信息，從而 使計算機能夠自動的識別語音情感，是情感計算的一個重要部分，是自然人機互動的一個 重要基礎。在本發明之前，語音情感識別的研究主要集中在基本情感類別論中指出的幾種情 感，包括喜悅、憤怒、驚訝、悲傷和恐懼等，但對於煩躁等具有特殊意義的語音情感缺乏研 究。目前的語音情感識別方法不能對煩躁情緒進行較好的識別。對煩躁情緒狀態的識別具 有很高的應用價值，特別是在航空航天等軍事應用領域中，長時間的、枯燥的、高強度的任 務會使相關人員面臨嚴酷的生理以及心理考驗，引發煩躁等一些負面的情緒。煩躁情緒出 現後，如果不妥善的處理，對人員的工作能力會造成重大的影響，甚至引起人為的疏忽導致 事故。探討煩躁等負面情緒對於人類認知活動的作用機制和影響因素，研究提高個體認知 和工作效率的方法、避免影響認知和工作能力的因素，具有重大的實際意義。目前在語音情感識別研究中，面臨著情感語料真實度的問題。通過表演的方式採 集的情感語料數據，稱為表演語料。目前大部分的語音情感識別研究是基於表演語料的。表 演語料的優點是容易採集，缺點是情感表現誇張，與實際的自然語音有一定的差別，因此導 致表演數據的可靠性較差。基於表演情感語料建立情感識別系統，由於用於識別模型訓練 的數據與實際的數據有一定的差別，導致了在實際條件下識別性能的下降。通過誘發的方 法採集的情感語料稱為誘發語料。誘發語料的特點是自然度較高，而且便於通過實驗心理 學的方法控制獲得所需要的特定情感的語料。在本發明之前，在中文語音情感識別中還沒 有煩躁情緒的誘發語料庫。人類的情感具有模糊性和多樣性，在語音情感識別中，傳統的識別方法是將出現 的樣本硬性的劃分為已知類別中的某一類，然而在現實中存在較多模糊不清的情感樣本 時，分類的可信度就較差，誤判的概率就較高。
發明內容
本發明目的在於填補語音情感識別技術在實際應用中的空白之處，提供一種針對 煩躁情緒的可據判的自動語音情感識別方法。本發明為實現上述目的，採用如下技術方案本發明一種針對煩躁情緒的可據判的自動語音情感識別方法，包括如下步驟
(1)建立煩躁語音資料庫；(2)提取語音情感特徵；(3)特徵選擇(3-1)採用fisher準則進行特徵評價=Hsher判別準則用式(1)表示
權利要求
一種針對煩躁情緒的可據判的自動語音情感識別方法，包括如下步驟(1)建立煩躁語音資料庫；(2)提取語音情感特徵；其特徵在於還包括如下步驟(3)特徵選擇(3 1)採用fisher準則進行特徵評價fisher判別準則用式(1)表示 f ( d )= 1 Cm2 0ijm ( id - jd )2 id 2+ jd 2 --- ( 1 ) 其中μ為特徵值的均值，σ為特徵值的標準差，m為類別的總數，d為維度。(4)可據判的識別方法(4 1)採用GMM對煩躁、喜悅和平靜三種情感進行建模，每種情感對應一個GMM模型，通過最大後驗概率準則判決xi表示第i條語句樣本，λj表示第j個情感類別，最大後驗概率表示為 p ( j | xi )= p ( xi | j )P ( j ) P ( xi ) --- ( 2 ) 待識別的樣本判決為 j *=arg max jp ( xi | j )--- ( 3 ) 其中，j*表示樣本所屬的類別；(4 2)採用一種基於似然概率模糊熵的拒判方法對樣本與情感類別之間的符合程度進行度量，從而實現對未知類別樣本的拒判對煩躁、喜悅和平靜三種情感類別的GMM模型，可以得到3個GMM似然概率密度值，分別代表樣本與三個情感類別的符合程度；似然概率密度值構成的判決集合的模糊熵越高表示樣本屬於煩躁、喜悅和平靜三種情感的不確定程度越大，當模糊熵超過一定閾值Th時則發生拒判 1 C j=1 Carctan ( p ( x i| j) / 10 ) ( ln (/2) )-lnarctan ( p ( x i| j) / 10 ) )>Th--- ( 4 ).
全文摘要
本發明公布了一種針對煩躁情緒的可據判的自動語音情感識別方法，包括如下步驟(1)建立煩躁語音資料庫；(2)提取語音情感特徵；(3)特徵選擇採用fisher準則進行特徵評價；(4)可據判的識別方法(4-1)採用GMM對煩躁、喜悅和平靜三種情感進行建模，每種情感對應一個GMM模型，通過最大後驗概率準則判決；(4-2)採用一種基於似然概率模糊熵的拒判方法對樣本與情感類別之間的符合程度進行度量，從而實現對未知類別樣本的拒判。本發明具有較好的煩躁情緒的識別性能。
文檔編號G10L15/02GK101937678SQ20101023051
公開日2011年1月5日 申請日期2010年7月19日 優先權日2010年7月19日
發明者餘華, 王開, 趙力, 鄒採榮, 黃程韋 申請人:東南大學