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情感语音的特征提取与识别研究的综述报告.docx

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情感语音的特征提取与识别研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【情感语音的特征提取与识别研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【情感语音的特征提取与识别研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。情感语音的特征提取与识别研究的综述报告情感语音的特征提取与识别是语音情感识别技术中最基本的环节之一,本文将综述这一领域相关研究的进展和成果。情感语音的特征提取是指从大量的语音数据中提取出跟情感相关的特征,这些特征可以用来表示不同情感状态下的声音特征,进而提高情感识别的准确性和有效性。目前常用的情感语音特征包括声调特征、声音强度、基频、语速、语调起伏等方面,其中最常见的特征包括基频和声调特征。基频在语音中扮演着重要的角色,可以用来表示不同情感状态下声音的频率变化,是语音情感识别中最常用的特征之一。基频指的是声音振动的频率,在人类语音中一般在100Hz至1000Hz之间变化。通过对基频的分析,可以提取出跟情感有关的声音特征,如声音高低、声音起伏等方面,进而实现情感语音识别。声调特征也是情感识别中常用的特征之一,它通常通过分析音高和音调变化来进行特征提取,可以用来判断说话者的情感状态。音高指的是声音的高低,音调指的是声音频率的变化,两者都可以用来识别不同的情感状态下的声音特征。除了基频和声调特征,语速和声音强度也是常用的情感语音特征。语速通常被用来衡量说话者语音时的节奏和速度,可以用来描述说话者的情感状态。声音强度指的是声音的强度,用来表示说话者情感状态下的声音强弱程度。目前,机器学****技术在情感语音识别领域中得到了广泛应用,可以通过构建不同种类的分类算法来识别说话者的情感状态。常见的分类算法包括SVM、KNN、神经网络等等。总的来说,情感语音的特征提取和识别是语音情感识别中最基础的环节之一,理解和掌握这一技术具有重要意义。在未来,情感语音识别技术将得到进一步发展,并得到广泛应用。