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情感语音数据库优化及PAD情感模型量化标注

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太原理工大学学报 2017年第3期48卷 469-474页

作者：张雪英张婷孙颖张卫畅江太原理工大学信息工程学院太原030024

情感语音数据库是情感语音识别研究的基础,建立包含认知心理因素在内的维度情感语音数据库对提高识别率、改善人机交互能力具有重要意义。笔者首先对前期建立的摘引型TYUT2.0数据库进行语音听辨筛选,根据认同率阈值进行数据库优化,得到... 详细信息

情感语音数据库是情感语音识别研究的基础,建立包含认知心理因素在内的维度情感语音数据库对提高识别率、改善人机交互能力具有重要意义。笔者首先对前期建立的摘引型TYUT2.0数据库进行语音听辨筛选,根据认同率阈值进行数据库优化,得到的情感语音数据库包含四种情感的语句237句,其中"悲伤"62句,"愤怒"58句,"高兴"57句,"惊奇"60句。然后利用PAD三维情感模型对该数据库语音进行标注,得到维度情感语音数据库。该数据库中的每句语音都有对应的听辨认同率以及PAD值。对每句语音的PAD值进行统计分析,证明了该维度情感语音数据库的有效性,为今后研究维度情感识别奠定了基础。

关键词：情感语音数据库维度情感描述 PAD情感模型

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普通话多模态情感语音数据库构建与评测

复旦学报（自然科学版） 2024年第1期63卷 18-31页

作者：李良琦张雪英段淑斐肖仲喆贾海蓉梁慧芝太原理工大学电子信息与光学工程学院山西太原030024 苏州大学光电信息科学与工程学院江苏苏州215006 纽卡斯尔大学计算机学院英国纽卡斯尔NE17RU

本文设计并建立了一个包含发音运动学、声学、声门和面部微表情的多模态情感语音汉语普通话数据库,分别从语料设计、被试选择、录制细节和数据处理等环节进行了详细的描述,其中信号被标记为离散情感标签(中性、愉悦、高兴、冷漠、愤怒... 详细信息

本文设计并建立了一个包含发音运动学、声学、声门和面部微表情的多模态情感语音汉语普通话数据库,分别从语料设计、被试选择、录制细节和数据处理等环节进行了详细的描述,其中信号被标记为离散情感标签(中性、愉悦、高兴、冷漠、愤怒、忧伤、悲痛)和维度情感标签(愉悦度、激活度、优势度)。本文对维度标注的数据进行统计学分析,验证标注的有效性,同时验证标注者的SCL-90量表数据并与PAD标注数据结合后进行分析,探究标注中存在的离群现象与标注者心理状况之间的内在联系。为验证该数据库的语音质量和情感区分度,本文使用SVM、CNN、DNN3种基础模型计算了7种情感的识别率。结果显示,单独使用声学数据时7种情感的平均识别率达到了82.56%;单独使用声门数据时平均识别率达到了72.51%;单独使用运动学数据时平均识别率也达到了55.67%。因此,该数据库具有较高的质量,能够作为语音分析研究的重要来源,尤其是多模态情感语音分析的任务。

关键词：情感语音数据库多模态情感识别维度情感空间三维电磁发音仪电子声门仪

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基于模糊综合评价法的情感语音数据库的建立

现代电子技术 2016年第13期39卷 51-54,58页

作者：宋静张雪英孙颖畅江太原理工大学信息与工程学院山西太原030024

为建立一个真实、自然、丰富的情感语音数据库,研究选择高兴、惊奇、悲伤、生气四种情感类型,利用截取广播剧的方式获得初选阶段的情感语音数据库。通过模糊综合评价与层次分析法、熵权法相结合建立情感语音的模糊综合评价模型,利用该... 详细信息

为建立一个真实、自然、丰富的情感语音数据库,研究选择高兴、惊奇、悲伤、生气四种情感类型,利用截取广播剧的方式获得初选阶段的情感语音数据库。通过模糊综合评价与层次分析法、熵权法相结合建立情感语音的模糊综合评价模型,利用该模型对初选阶段的数据库进行模糊评价,筛选得到最终高质量的情感语音数据库。将三种类型的数据库用于情感语音识别实验,对比分析了不同类型数据库的差异,同时也验证了本数据库的有效性。

关键词：情感语音数据库模糊综合评价层次分析法熵权法情感语音识别

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情感语音数据库综述

智能计算机与应用 2013年第1期3卷 5-7页

作者：韩文静李海峰哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

情感语音数据库是语音情感识别研究的数据基础,为语音情感识别模型的建立提供训练和测试数据。近年来,国内外研究者们以各自的科研任务为背景,建立了若干面向语音情感识别研究的数据库。然而,由于情感的复杂性以及缺乏统一的数据库建立... 详细信息

情感语音数据库是语音情感识别研究的数据基础,为语音情感识别模型的建立提供训练和测试数据。近年来,国内外研究者们以各自的科研任务为背景,建立了若干面向语音情感识别研究的数据库。然而,由于情感的复杂性以及缺乏统一的数据库建立标准,只有少数的高质量的数据库得到了大多数研究者们的认可。通过文献调查与分析,对当前领域内极具代表性的一些情感语音数据库进行了综述,目的是为相关研究者们的数据库建立和选择工作提供可靠的对比和参考依据。

关键词：情感计算语音情感识别情感语音数据库离散情感描述维度情感描述

普通话情感语音数据库及其韵律特征的统计分析

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普通话情感语音数据库及其韵律特征的统计分析

第一届中国情感计算及智能交互学术会议

作者：谢波韦璇陈根才陈纯浙江大学计算机科学与技术学院

本文描述了一个普通话情感语音数据库建立的方法和过程。数据库包含约400句剪辑情感语音和20句文字脚步相同的录音情感语音。同时提取了基频曲线,能量包络,音长标注等声学特征。在此数据库基础上进行了有关韵律学声学特征与情感状态之... 详细信息

本文描述了一个普通话情感语音数据库建立的方法和过程。数据库包含约400句剪辑情感语音和20句文字脚步相同的录音情感语音。同时提取了基频曲线,能量包络,音长标注等声学特征。在此数据库基础上进行了有关韵律学声学特征与情感状态之间关系的统计分析。分别从基频特性、语速特性和能量特性3方面描述了4类情感状态:愤怒、高兴、悲伤和害怕的不同特点。

关键词：普通话情感语音数据库韵律特征统计分析基频能量语速

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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普通话语音情感声学特征数据库的建立

普通话语音情感声学特征数据库的建立

作者：曾光菊电子科技大学

学位级别：硕士

语音情感识别的研究对于增强计算机的智能化和人性化，开发新型人机环境，以及提高语音识别系统的性能等方面，均有着非常重要的现实意义。本研究的目的是深入分析语音信号中的声学特征与情感之间的关系，建立了一个语音情感识别数据库... 详细信息

语音情感识别的研究对于增强计算机的智能化和人性化，开发新型人机环境，以及提高语音识别系统的性能等方面，均有着非常重要的现实意义。本研究的目的是深入分析语音信号中的声学特征与情感之间的关系，建立了一个语音情感识别数据库，为进一步探索新的语音情感识别方法做准备。本文结合四川省教育厅基础应用研究课题（2008RQ002）项目“基于粗集理论的普通话语音情感识别”这一个课题展开关于语音情感识别的研究;阐述了语音情感识别国内外的研究近况、目前常用的语音情感识别方法及国内外具有代表性的情感语音数据库;分析了语音信号的声学特征及其提取方法;关于情感特征分析与选取、语音情感建模等理论进行了相关讨论。最后由提取的30个声学特征属性，建立了一个语音情感数据库。本文主要工作如下：由于普通话情感语音研究刚刚起步，有关建立情感语音数据库的技术、经验和方法都较少。为了研究的需要本文建立了一个普通话情感语音数据库，用录音法共采集1600句情感语音，分为愤怒、害怕、高兴、惊讶、悲伤和平静六个情感类别。之后经过多位专家反复听取，去掉其中情感状态不清晰及语音表达不明确的语音549句，最后剩余实际有效语音1051句。然后再用cool edit pro v2.1和praat等软件对每一句语音进行初期处理并获取语音的各个声学特征的详细数据，再然后用神经网络中的BP神经网络对初始特征进行化简即特征提取，最后得到有效特征为30个。再用所得到的数据表1051*30，基于SQL Server2000系统中的企业管理器中的第三方软件建立了一个语音数据库。数据库存储了各情感语音的基频、能量、时长和共振峰等声学特征。为普通话语音情感识别研究提供了一个良好的实验样本数据平台。

关键词：普通话语音情感识别情感语音数据库语音信号处理声学特征

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语音情感识别研究综述

智能系统学报 2020年第1期15卷 1-13页

作者：高庆吉赵志华徐达邢志伟中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对语音情感识别研究体系进行综述。这一体系包括情感描述模型、情感语音数据库、特征提取与降维、情感分类与回归算法4个方面的内容。本文总结离散情感模型、维度情感模型和两模型间单向映射的情感描述方法;归纳出情感语音数据库选择... 详细信息

针对语音情感识别研究体系进行综述。这一体系包括情感描述模型、情感语音数据库、特征提取与降维、情感分类与回归算法4个方面的内容。本文总结离散情感模型、维度情感模型和两模型间单向映射的情感描述方法;归纳出情感语音数据库选择的依据;细化了语音情感特征分类并列出了常用特征提取工具;最后对特征提取和情感分类与回归的常用算法特点进行凝练并总结深度学习研究进展,并提出情感语音识别领域需要解决的新问题、预测了发展趋势。

关键词：深度学习情感语音数据库情感描述模型语音情感特征特征提取特征降维情感分类情感回归

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融合多特征的藏语语音情感识别技术研究

融合多特征的藏语语音情感识别技术研究

作者：彭毛扎西青海师范大学

学位级别：硕士

语音不仅携带语义信息,而且携带丰富的情感信息。情感在人机交互中扮演着非常重要的角色。语音情感识别(Speech Emotion Recognition,SER)是指从语音信号中提取表达情感的声学特征,并确定这些声学特征与人类情感之间的对应关系。汉语、... 详细信息

语音不仅携带语义信息,而且携带丰富的情感信息。情感在人机交互中扮演着非常重要的角色。语音情感识别(Speech Emotion Recognition,SER)是指从语音信号中提取表达情感的声学特征,并确定这些声学特征与人类情感之间的对应关系。汉语、英语等语言的语音情感识别技术已经取得了显著的成果,藏语语音情感分析技术处于起步阶段。本文从情感语音数据库构建、情感语音的特征提取及分析、语音情感识别模型构建及系统设计实现等方面研究了藏语语音情感识别技术。(1)情感语音数据库构建方面,本文通过分析对比汉、英等语言语音情感类型划分及数据库构建方法的基础上,设计了藏语情感语音数据库构建方案,该方案包括藏语语音情感分类、情感语音采集、情感语音标注和有效性分析等。依照藏语情感语音数据库构建方案建立了面向藏语语音情感分析的情感类型集(TESCS-9),利用录音法和剪辑法构建了藏语情感语音数据库(TESDB-2745),并采用改进模糊综合评价法评估了该情感语音数据库的有效性,为藏语语音情感分析奠定了基础。(2)情感语音的特征提取及分析方面,为了揭示藏语情感语音韵律特征与情感状态之间的关系,本文以藏语情感语音数据库(TESDB-2745)为研究对象,从2745句藏语情感语音中提取了高兴、愤怒、悲伤、恐惧、厌恶、惊讶、中性、夸张和焦急等9种情感类型的韵律特征,统计了藏语情感语音韵律特征的分布规律,并分析了情感语音韵律特征与情感状态之间的关系,为藏语语音情感分析提供理论数据。(3)语音情感识别模型构建及系统开发方面,通过对比分析语音情感识别常用的传统机器学习模型和深度学习模型在藏语语音情感识别任务上的性能,针对单一特征在情感识别中准确度不高的问题,融合时长、基频、基频调谐偏移、过零率、能量、振幅、梅尔频率、MFCC、色谱图、频谱质心、频谱平坦度和频谱对比度等多特征,以LSTM为框架构建了融合多特征的藏语语音情感识别模型,设计实现了融合多特征的藏语语音情感识别可视化系统,并实验验证了模型的有效性。

关键词：语音信号处理语音情感识别情感语音数据库情感特征

基于特征选择与融合的语音情感识别研究与实现

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基于特征选择与融合的语音情感识别研究与实现

作者：谢环南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着计算机网络通信技术和多媒体技术的飞速发展,新型的人机交互已成为计算机应用技术研究的重要方向,而语音的情感识别对实现人机自然交互至关重要。在心理学、生理学、神经科学和计算机技术及与之相关的模式识别技术发展的基础上,语... 详细信息

随着计算机网络通信技术和多媒体技术的飞速发展,新型的人机交互已成为计算机应用技术研究的重要方向,而语音的情感识别对实现人机自然交互至关重要。在心理学、生理学、神经科学和计算机技术及与之相关的模式识别技术发展的基础上,语音情感识别的研究在理论和应用上都取得了长足进步,初步建立起语音情感识别体系框架。但随着人们对情感识别应用需求的增多,现有的技术与方法已不能满足需求,特别是汉语语音情感识别的研究相对较少,这就需要加快工作步伐,填补这方面的空白。本文以人机自然交互为背景,分析了语音情感识别目前存在的问题,研究了语音情感识别中的几个关键技术,主要内容包括:(1)普通话情感语音数据库的建立。本文提出了以文本信息引导的录音法及影视资料剪辑法共采集1450句情感语音,分为愤怒、害怕、高兴、中性和悲伤5个情感类别。(2)声学特征的分析与特征参数选择。本文分析了情感语音的声学特征在不同情感状态下的静态规律以及在情感状态转变时的动态规律,提出了二阶段特征选择法。通过该方法选出了实验样本中类内距离小、类间距离大的特征子集,提高了识别率。(3)统计特征和时序特征的融合。通过矢量量化技术,将声学的统计特征和时序特征进行融合,通过实验确定了特征参数在特定情况下的最优配置。(4)基于神经网络的语音情感识别系统。本文综合前面章节的各项技术,设计并实现了普通话语音情感识别原型系统:ERSNN。本文在情感语音库的建立、情感声学特征的选择与融合以及小型的语音情感识别系统的实现等方面提出了一种新的思路和有效的解决方案,为语音情识别的进一步研究提供了可行的参考。

关键词：语音情感识别情感计算情感语音数据库特征选择人工神经网络