文档介绍：第 29卷第 11期计算机应用与软件 Vol
2012年 puterApplicationsandSoftware
基于改进 GMM 的耳语语音情感识别方法研究
蒋庆斌1 包永强2 王浩3 赵力3
1(常州机电职业技术学院江苏常州 213012)
2(南京工程学院通信工程学院江苏南京 211167)
3(东南大学信息科学与工程学院江苏南京 210096)
摘要提出一种基于改进 GMM模型的耳语情感语音识别方法。该方法在 GMM的每个成员通过用矢量量化误差值取代传统
GMM的输出概率值来计算模型的得分,使得建模时所需训练数据量减少,并且识别速度有所提高。实验结果表明当训练数据较少
时,提出的新的识别方法的实验结果明显好于传统的 GMM方法,证明了该方法的有效性。
关键词耳语语音高斯混合模型情感识别
中图分类号 文献标识码 A
DOI:.1000
ONRECOGNITIONMETHODOFEMOTIONALSPEECHOFWHISPER
BASEDONIMPROVEDGMM
JiangQingbin1 BaoYonqiang2 WangHao3 ZhaoLi3
1(ChangzhouInstituteofMechatronicTechnology,Changzhou213012,Jiangsu,China)
2(municationEngineering,NanjingInstituteofTechnology,Nanjing211167,Jiangsu,China)
3(SchoolofInformationScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,Jiangsu,China)
Abstract ,ev
erymemberinGMMutilisesthevectorquantisationerrorscaleinsteadoftheprobabilityvalueoftheoutputusedintraditionGMMtocalculate
thescoreofthemodel,
thatwhenthetrainingdataislesser,thenewrecognitionalgorithmproposedhasanobviouslybetterexperimentalresultthanthetradition
GMM,whichverifiestheeffectivenessofthealgorithm.
Keywords Whisperedemotionspeech Gauss