【摘 要】
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研究了情绪的维度空间模型与语音声学特征之间的关系以及语音情感的自动识别方法。介绍了基本情绪的维度空间模型，提取了唤醒度和效价度对应的情感特征，采用全局统计特征减小文
【机 构】
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江苏省广播电视总台（集团）,东南大学信息科学与工程学院,南京信息职业技术学院电子信息学院
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研究了情绪的维度空间模型与语音声学特征之间的关系以及语音情感的自动识别方法。介绍了基本情绪的维度空间模型，提取了唤醒度和效价度对应的情感特征，采用全局统计特征减小文本差异对情感特征的影响。研究了生气、高兴、悲伤和平静等情感状态的识别，使用高斯混合模型进行4种基本情感的建模，通过实验设定了高斯混合模型的最佳混合度，从而较好地拟合了4种情感在特征空间中的概率分布。实验结果显示，选取的语音特征适合于基本情感类别的识别，高斯混合模型对情感的建模起到了较好的效果，并且验证了二维情绪空间中，效价维度上的情感特征对语音
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