語音噪音信號處理研究及其在情感識別中的應(yīng)用.pdf

1、情感識別是人機交互中的重要研究課題，對于提高計算智能化和人性化有著重要的現(xiàn)實意義。語音情感識別是情感識別的重要組成部分，它主要關(guān)注如何從語音中更有效地識別出情感信息。在語音情感識別方面，國內(nèi)外研究人員在預(yù)處理、特征提取、特征融合、識別模型等各個領(lǐng)域開展了廣泛而深入的研究，取得了許多研究成果。
　　 當(dāng)前，語音情感識別研究大多是基于理想無噪聲環(huán)境的。雖然其算法在這些環(huán)境下能獲得較高的識別率，但在噪聲環(huán)境下識別率就會急劇下降，這主要

2、是由于訓(xùn)練和測試環(huán)境的不匹配引起的。因此，語音情感識別中的噪音信號處理是語音情感識別研究的一個重要研究領(lǐng)域。
　　 本文的研究工作主要集中在語音情感識別中的預(yù)處理階段，主要包括以下三部分的工作：
　　 (1)本文在分析了各種減譜法之后，結(jié)合譜熵的特點，提出了一種基于譜熵噪聲估計的減譜法。該方法首先選取譜熵最大的一幀做為噪聲幀，然后在后續(xù)幀中進行噪聲幀更新，同時在各幀減去對應(yīng)的噪聲幀，從而達到去噪目的。實驗結(jié)果顯示，與其它

3、方法相比，本文提出的算法對信噪比和識別率兩方面都有所提高。
　　 (2)由于去噪后的語音中仍有剩余噪聲，為了能從中選取盡可能多的、更可靠的幀用于特征提取，本文定義了幀有效度用于衡量幀對于特征提取的準(zhǔn)確性和有效性；然后在此基礎(chǔ)上提出了一種基于幀有效度的動態(tài)幀提取算法。實驗結(jié)果顯示，該方法可以提高語音識別系統(tǒng)的識別率。
　　 (3)本文融合上面提出的算法，設(shè)計了一個語音情感識別噪音信號處理仿真實驗系統(tǒng)。該系統(tǒng)是一個集噪聲模擬