文档介绍：语音情感识别算法中新型参数研究余华章勤杰赵力江苏开放大学东南大学信息科学与工程学院摘要:语音情感识别是实现智能人机交互的关键技术之一。然而,用于语音情感识别的语音情感特征十分有限。为此,提出一种新型的语谱图显著性特征来改善语音情感识别效果。识别算法利用选择性注意模型获取语咅信号语谱图像的显著图,并从中提取显著性特征,结合语音信号传统的时频特征构成语音情感识别特征向量。最后,利用KNN分类方法进行语音情感识别。实骑结果表明,加入显著性特征后识别率有明显提升。关键词:语音情感识别;显著性特征;K迫分类;作者简介:余华(1963-),女,江苏开放大学教授,研究方向为情感信息处理、电子与通信。收稿日期:2017-05-08基金:国家自然科学基金项目(61673108)PracticalSpeechEmotionRecognitonAlgorithmResearchYUHuaZHANGQinjieZHAOLiJiangsuOpenUniversity;SchoolofInformationEngineering,SoutheastUniversity;Abstract:,,,andextractsignifiedntfcatures,,:speechemotionrecognition;significantfeatures;KNNclassificationmethod;Received:2017-05-08当今世界科技水平高速发展,人们也对计算机提出了更多要求。在智能人机交互系统构建屮,语咅情感识别已成为关键技术Z—。对语咅信号的情感分析,使得人机交互更加流畅[1-2]。智能人机交互系统通过对操作者的情感进行分析,可以更主动、更准确的去完成操作者的指示,并实时调整对话的方式,使交流变得更加友好、和谐和智能RL此外对单调的、高强度的任务中,执行人员的某些负面情绪监测具有使用价值。因此,对语音信号情感识别的研究仍具有重要意义。本文针对语音情感识别中特征参数的构造问题,提出基于语音信号语谱图