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一种基于流形的语音情感识别方法
有权
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申请号:201310383093.6 申请日:2013-08-28
摘要:本发明提供一种基于流形的语音情感识别方法,包含以下步骤:提取测试语句语音特征:MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA-PLP;计算所提取语音特征的局部均值、方差,并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差,并将它们串接,构成测试语句的局部统计特征;采用通用背景模型UBM和测试语句的局部统计特征,生成测试语句的特定高斯混合模型GMM,再将GMM的所有均值连接成向量作为该测试语句的特征向量;通过集成特征选择算法和多集群特征选择算法MCFS选择的特征,变换测试语句的特征向量;采用支持向量机分类模型,以特征选择后的测试语句的特征向量为输入,分类测试语句的情感类别。本发明的方法,其语音情感识别的准确度高。
Abstract:
申请人: 华南理工大学
Applicant:
地址: 510640 广东省广州市天河区********(隐藏)
发明(设计)人: 文贵华 孙亚新 李辉辉
Inventor:
主分类号: G10L25/63(2013.01)I
分类号: G10L25/63(2013.01)I G10L15/02(2006.01)I
  • 法律状态
2016-01-06  授权
2014-01-08  实质审查的生效IPC(主分类):G10L 15/02申请日:20130828
2013-12-11  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种基于流形的语音情感识别方法,包含以下顺序的步骤:(1)提取测试语句的以下语音特征:MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA?PLP;(2)计算所提取语音特征的局部均值、方差,并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差,并将它们串接,构成测试语句的局部统计特征;(3)采用在所有训练样本局部统计特征向量集合中学习获得的通用背景模型UBM和测试语句的局部统计特征,生成测试语句的特定高斯混合模型GMM,再将GMM的所有均值连接成向量作为该测试语句的特征向量;所述的通用背景模型UBM通过以下步骤获得:a、提取所有语句的以下语音特征:MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA?PLP;b、计算所提取语音特征的局部均值、方差,并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差,将它们连接成局部统计特征;c、采用所有语句所有帧的局部统计特征训练获得局部统计特征UBM;(4)通过集成特征选择算法和多集群特征选择算法MCFS选择的特征,变换测试语句的特征向量;(5)采用支持向量机分类模型,以特征选择后的测试语句的特征向量为输入,分类测试语句的情感类别。
公开号  103440863B
公开日  2016-01-06
专利代理机构  广州市华学知识产权代理有限公司 44245
代理人  蔡茂略
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201310383093  20130828 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
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X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
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R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
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