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移动语音情感识别系统的研究与应用

作　者: 潘逸雄
导　师: 申瑞民; 申丽萍
学　校: 上海交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: E-Learning 移动学习语音情感识别特征提取情感分析
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

人类的交流离不开语言，在人类语言传递中，不仅有文字符号本身的信息，还包括了丰富的情感状态和内容。对语音情感信息的识别，在信号处理和人工智能领域中都有着重要意义。在当前的教学环境下，尤其是当E-learning[1]和M-Learning[2]的学习方式日益普及，由于通过网络等环境进行授课，教师和学生并不在一个时间和空间范围内，因此容易造成双方缺少感情交流。因此，通过将语音情感识别应用到该学习环境中，教师就可以实时地得到学生情感的反馈信息，并且将其作为教学反馈中的一种方式来提高教学质量。本文研究并开发了基于移动终端的语音情感识别系统，可以实时分析说话者的语音信号，识别记录其当前的情感状态，并在后期对其情感状态的数据进行统计分析。由于目前语音情感识别技术还处于研究阶段，尚没有比较通用的语音情感特征参数提取算法。本文通过相关研究和实验，改进了现有的情感特征提取算法，并且利用支持向量机的机器学习方法，训练提取出识别率较高的语音情感识别模板，并应用在进行实时的情感检测识别中。由于移动设备的性能具有局限性，我们将计算量较大的模型训练和机器识别放在PC端，从而降低计算时间，提高效率。移动设备中的语音情感识别系统即可直接利用在PC端训练获得的训练模板进行语音识别，从而也提高了实时的运行效率。此外，本文利用该系统进行语音情感的采集，同时结合采集时间内的各项事件活动来统计分析情感数据，验证情感变化。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-17
  1.1 研究背景介绍  10-13
    1.1.1 E-Learning 和 M-Learning 介绍  10-13
  1.2 语音情感识别概述  13-15
    1.2.1 语音情感识别背景介绍  13
    1.2.2 语音情感识别研究内容  13-15
  1.3 研究目的与意义  15-16
  1.4 论文的组织结构  16-17
第二章语音情感识别基础  17-35
  2.1 语音情感分类  17-19
  2.2 语音情感识别研究现状与相关工作  19-20
  2.3 研究关键技术及难点  20-34
    2.3.1 情感语料库收集  20-23
    2.3.2 语音信号分析与处理  23-26
    2.3.3 特征提取  26-28
    2.3.4 情感识别分类算法  28-34
  2.4 本章小结  34-35
第三章预处理及特征参数的选取与改进  35-47
  3.1 预处理  35-36
  3.2 特征参数的选取  36-42
    3.2.1 短时能量  37
    3.2.2 基音频率  37-39
    3.2.3 梅尔频率倒谱系数  39-42
    3.2.4 梅尔能量倒谱动态系数  42
  3.3 特征参数的改进  42-47
第四章实时语音情感识别系统的设计与实现  47-64
  4.1 PC 端数据训练  47-55
    4.1.1 训练系统的实现：  49-51
    4.1.2 系统运行结果  51-55
  4.2 手机端实时语音情感识别  55-63
    4.2.1 实验设备  55-56
    4.2.2 系统整体实现  56-63
  4.3 本章小结  63-64
第五章实验结果与分析  64-70
  5.1 特征提取改进分析结果  64-66
    5.1.1 模型训练  64-65
    5.1.2 测试结果  65-66
    5.1.3 分析与总结  66
  5.2 情感数据分析与应用  66-69
    5.2.1 Mobile learning 中的语音情感识别  66
    5.2.2 系统测试结果  66-69
  5.3 本章小结  69-70
第六章结束语  70-71
  6.1 主要工作与创新点  70
  6.2 后续研究工作  70-71
参考文献  71-74
致谢  74-75
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  75

移动语音情感识别系统的研究与应用

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