【摘 要】
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特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法
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特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法以非线性的处理方式提取特征。情感语音信号经EEMD分解后得到一组固有模态函数(IMF),利用相关系数法筛选出有效分量集合,对集合函数计算得到IMF能量特征(IMFE)。选用德国柏林语音库作为实验数据来源,将IMFE特征、韵律特征、梅尔倒谱系数特征以及三者的融合特征分别输入到支持向量机中,通过比较不同特征的识别结果验证IM FE特征的有效性。实验结果表明,IM FE特征与声学特征融合后的平均识别率达到91.67%,可有效区分不同的情感状态。
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