基于PAD三維情緒模型的情感語(yǔ)音轉(zhuǎn)換與識(shí)別.pdf

1、語(yǔ)音是最主要的人際交流方式之一，也是最理想的人機(jī)交互方式之一。人類(lèi)生活和學(xué)習(xí)中的自然語(yǔ)音不僅包含了基本的文字內(nèi)容，而且還承載了豐富的情感信息。研究情感語(yǔ)音有助于進(jìn)一步加深對(duì)大腦中情感概念的解析和理解，將情感的認(rèn)識(shí)從感性認(rèn)知上升為可計(jì)算模型。論文研究面向細(xì)微復(fù)雜情感的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換與識(shí)別，錄制了11 種情感類(lèi)型的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，利用三維PAD 情緒模型描述了情感語(yǔ)音，分析了情感語(yǔ)音的聲學(xué)特征與PAD 值之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了基于PAD的情感語(yǔ)音

2、轉(zhuǎn)換與識(shí)別。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和工作如下：
　　 1．引入采用心理學(xué)標(biāo)注的PAD(愉悅度、激活度、優(yōu)勢(shì)度)三維情緒模型來(lái)描述情感，和傳統(tǒng)離散描述情感的方法相比，它更注重內(nèi)在成分的表達(dá)，有利于計(jì)算機(jī)對(duì)情感實(shí)現(xiàn)量化分析。在錄制的情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，定量分析了不同情感的韻律特征參數(shù)差異，以及PAD 三個(gè)維度和韻律特征、頻譜特征之間的相關(guān)性，研究結(jié)果對(duì)情感語(yǔ)音的定量研究有一定的指導(dǎo)意義。
　　 2．提出了一種新的基于支持向量回歸

3、算法(SVR)的情感語(yǔ)音轉(zhuǎn)換方法，在錄制的語(yǔ)料庫(kù)基礎(chǔ)上，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論模型，實(shí)現(xiàn)中性情感到其它情感的轉(zhuǎn)換。
　　 提取了普通話11 種情感語(yǔ)音的韻律特征，對(duì)比分析了中性語(yǔ)音和情感語(yǔ)音之間的韻律特征差異，構(gòu)建情感語(yǔ)音轉(zhuǎn)換的特征參數(shù)訓(xùn)練集。然后用SVR 建立了基頻、時(shí)長(zhǎng)、能量、停頓等韻律特征參數(shù)的預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了由中性語(yǔ)音向情感語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換。情感主觀平均評(píng)分(EMOS)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用這種方法變換出的10種情感語(yǔ)音，其平均EMOS

4、 得分為3．4，能夠表現(xiàn)出復(fù)雜的情感。
　　 3．提出了一種新的連續(xù)維度情感語(yǔ)音識(shí)別的方法。該方法采用Hilbert-Huang變換中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法提取情感語(yǔ)音特征，結(jié)合SVR 實(shí)現(xiàn)情感語(yǔ)音識(shí)別的方法。即先用EMD 將情感語(yǔ)音分解成若干個(gè)IMF(固有模態(tài)函數(shù))分量，提取有用的IMF分量并加以分段，而后對(duì)分段后的IMF 提取相應(yīng)的特征，組成IMF組的特征向量，構(gòu)建情感語(yǔ)音識(shí)別的特征參數(shù)集，最終利用SVR 預(yù)測(cè)出PAD