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Hilbert'Huang特征提取研究长沙理工大学硕士学位论文胡渔翅吐直搓熬援所在学院计篡机与通信工程学院通信皇值息丕统塑金堡10536学**********密级:公开学位申请人姓名指导教师专业名称论文提交日期20133论文答辩日期20135答辩委员会主席..
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r枫汤耐作者签名:嘏泡狐6学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书长沙理工大学J6!El本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取Jbn他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。日期:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1年解密后适用本授权书。2朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭作者签名:
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摘要随着人类科学和信息技术的发展,计算机与人类的生活越来越紧密,新型人机交情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。针对目前大多数的语音情感特征不能有效体现语音情感特性,情感识别率不高的问题,本文从信号分析方法入手,将瓾变换引入语音信号处理,先对瓾变换中存在的一些问题进行静、厌倦五种情感状态下,语音信号的韵律特征怠⒍淌蹦芰俊⒐懵及频谱(MEL)总体平均经验模态分解方法进行改进,而对于固有模态函数中伪分量的剔Hilbert边际能量谱的比较分析,提取了樾碌那楦刑卣鳎篗频率边际能量系数、(3)(SupportMachineSVM)Hilbert关键词:希尔伯特黄变换;希尔伯特边际能量谱;特征提取;情感分析;情感识别互技术逐渐成为研究热点,语音情感识别作为一种提高计算机智能化、人性化水平的新技术具有重要研究价值和应用前景。Hilbert体内容如下:(1),对于影响频谱分析的模态混叠问题,引入德首哟灯字室籺、德首哟灯灼教苟艹莆狧边际能量谱特征。Hilbert糜谇楦杏镆舻拇硖崛〉奶卣骶哂薪虾玫氖侗鹦Чň諬边际能量谱特征与局部短时韵律特征相融合,有助于情感识别率的进一步提高。
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humanHuman瓵甌happinessangersadnessneutralboredomThenTransformIntechnologywhichandMachineCanproblemWeTansform(HHT)(1)Wecharacteristics(MELCoefficients)ofTransform(HHT)position(EEMD)toanalysist11Coefficients(MFEC)MelCentroid(MSSC)andFlatness(MSSF)whichtheinformationimproveintelligentimportantemotion畉,emotionalbasedpitchshort-term,parativethedifferentemotionalfeaturesMel-puter甌newInteractionhottopic甌emotionrecognitionwaylevelnewhasimportantvalueapplicationprospectsEmotionalfeatureplaysemotionalreflecttheemotionalcharacteristicseffectivelyandhaslowrecognitionbegintheintroduceHilbert-HuangfirstlyimprovetheproblemexistHilbertforemotionfollowsfirstlytraditionalenergy,,ewbasedviathe,emotionalFrequencySubbandcurrentnotextractsetstateaaallale
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featuresThe篐Machines(SVM)