【摘 要】
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人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性.为提取情感语音的非平稳特征,用经验
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61075008)
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人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性.为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别.仿真实验结果表明：改进的MFCC识别率达到77.17％,在不同的信噪比下,识别率最大可提高3.26％.
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