[發明專利]一種基于語音信息的情感強度實驗方法

在審

• 申請號: 201611007085.1
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106653000A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 孫穎;王少玄;張子恒;張雪英;姚慧;宋春曉;黃麗霞
• 申請（專利權）人: 太原理工大學
• 主分類號: G10L15/02
• 分類號: G10L15/02;G10L15/06;G10L25/63
• 代理公司: 太原倍智知識產權代理事務所(普通合伙)14111
• 代理人: 戎文華

技術領域

本發明涉及一種情感強度實驗方法，尤其是涉及一種基于語音信息的情感強度實驗方法。

背景技術

語言是人類溝通的最有效的方式，語言中不僅包含了文字信息，同時還包含了大量能反映說話人情感狀態的信息。語音情感識別是通過計算機對說話人的情感狀態進行認知判斷。

目前的語音情感識別研究，大部分集中在基本的離散情感語音識別，例如判斷語句是高興還是生氣，并沒在對高興或者生氣程度的研究上達成一致的共識，這就造成了研究領域的局限性。

近些年，在語音處理技術發展中，情感語音強度劃分的研究逐漸得到了廣泛關注，雖然相關的研究取得了一定的成果，但是并未對每種基本情感語音的強度進行量化，也未對每種情感語音的強度級別界限做出具體規定。

因此，需要進一步對情感語音的強度進行研究，就需要對情感強度進行量化，并具體劃分等級。

發明內容

本發明的目的是對連續情感語音識別領域中，通過建立一種基于語音信息的情感強度劃分方法，對情感語音的強度進行量化算，實現情感語音的等級劃分，并提供一種基于語音信息的情感強度實驗方法。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的。

一種基于語音信息的情感強度實驗方法，所述方法是按下列步驟進行的：

1）選取語音庫中的情感語音；

2）對情感語音信號進行加重、分幀加窗的預處理；

3）提取情感語音的語速、能量、平均過零率、基頻、共振峰和MFCCs的特征；

4）利用強度劃分算法對情感語音進行三個等級的強度劃分；

5）使用識別網絡對劃分后的情感語音識別驗證。

在上述技術方案中，每個步驟的具體技術特征如下。

所述選取語音庫中的情感語音是選取語音庫中語義清晰、情感分明的情感語句，包括高興、悲傷、生氣、害怕、厭惡、無聊和中性七類情感語音，并用于情感語音的實驗。

所述對情感語音信號進行加重、分幀加窗的預處理是使用數字濾波器按照6dB/oct的比例對信號預加重，然后使用漢明窗對語音信號進行加權實現分幀，幀長為256，幀移為128，其中漢明窗的窗函數如下：

所述提取情感語音的語速、能量、平均過零率、基頻、共振峰和MFCCs的特征中的能量是1階差分的最大值、最小值和均值；基頻是一階差分的最大值、最小值和均值；共振峰是第1-3共振峰及其一階差分的最大值、最小值和均值；MFCCs是MFCC0-MFCC12階的偏度、峰度、均值、方差和中值，共98維。

5、根據權利要求1所述的實驗方法，所述利用強度劃分算法對情感語音進行三個等級的強度劃分的具體步驟如下：

1）計算中性情感語音的特征均值：

對數據庫中的中性情感語音做特征提取，設為語音中的一個特征，每句語音提取個特征，分別求取每句中性情感語音的每個特征的均值，存放在下列矩陣中：

2）提取基本情感語音的特征并計算其與中性情感語音特征均值的歐式距離：

提取每句負性情感語音的個特征參數，根據下述公式求得每句負性情感語音到中性情感語音的歐式距離：

3）計算情感語音的相似度：

將步驟2）中求得的個歐式距離，帶入下式，得到每句負性情感語音和中性情感語音的相似度：

。

4）情感語音的強度劃分：

根據步驟3）求出每句情感語音的相似度值，對所有情感語音按照相似度值從小到大進行排序，并根據相似度制定情感強度量化表，將每種基本情感語音劃分為三個等級，一級最弱，三級最強。

6、根據權利要求1所述的實驗方法，所述使用識別網絡對劃分后的情感語音識別驗證是使用支持向量機作為識別網絡，將劃分等級后的情感語音作為輸入，驗證了建立的情感強度劃分算法的有效性。

上述的一種基于語音信息的情感強度實驗方法，與現有技術相比，本方法建立了一種基于語音信息的情感強度劃分方法，實現了對連續情感語音的定量分析以及強度劃分，使用支持向量機驗證了情感強度劃分算法的有效性。

附圖說明

圖1是本發明情感強度劃分算法的流程圖。

圖2是本發明根據本實驗中采用的實驗數據建立的情感強度量化表圖。

具體實施方式

下面對本發明的具體實施方式作出進一步的說明。