基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的語音情感識(shí)別研究.pdf

1、語音是人類最自然的交流方式。為了更好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,使計(jì)算機(jī)能夠理解人類語言已經(jīng)成為目前研究的重點(diǎn)方向。語音情感識(shí)別指的是計(jì)算機(jī)通過分析說話者的情感狀態(tài)及其變化來確定說話人的情緒感觸,使得人機(jī)交互更加舒適和諧。對語音情感識(shí)別技術(shù)的研究可以增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的智能水平,有著非常重要的社會(huì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法如最大熵、隱馬爾可夫、支持向量機(jī)等已經(jīng)應(yīng)用到語音情感識(shí)別中作為情感識(shí)別的分類器,并且識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了一定水平。然而,這些方法大多是

2、基于大規(guī)模語料庫的,而訓(xùn)練樣本的人工標(biāo)注是一件很費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作,尤其是針對語音情感識(shí)別的語料庫,迄今為止可利用的資源還很有限。因此,如何利用未標(biāo)注樣本中隱含的信息來提高分類器的泛化能力,已經(jīng)成為一個(gè)相當(dāng)熱門的研究領(lǐng)域。主動(dòng)學(xué)習(xí)可用于解決監(jiān)督學(xué)習(xí)中小樣本學(xué)習(xí)問題,也可用于提高學(xué)習(xí)效率改善分類器自身性能?；诖?本文將主動(dòng)學(xué)習(xí)方法用于語音情感識(shí)別,并采用一種改進(jìn)的信息密度查詢策略對樣本進(jìn)行選擇。文章中首先錄制了相關(guān)的漢語情感語音庫。接著對語