基于改进GMM的耳语语音情感识别方法研究  

ON RECOGNITION METHOD OF EMOTIONAL SPEECH OF WHISPER BASED ON IMPROVED GMM

作　　者：蒋庆斌[1] 包永强[2] 王浩[3] 赵力[3] 

机构地区：[1]常州机电职业技术学院,江苏常州213012 [2]南京工程学院通信工程学院,江苏南京211167 [3]东南大学信息科学与工程学院,江苏南京210096

出　　处：《计算机应用与软件》2012年第11期73-74,136,共3页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金项目(60872073;60975017;51075068);教育部博士点专项基金(20110092130004);江苏省高校自然科学基金项目(10KJB510005)

摘　　要：提出一种基于改进GMM模型的耳语情感语音识别方法。该方法在GMM的每个成员通过用矢量量化误差值取代传统GMM的输出概率值来计算模型的得分,使得建模时所需训练数据量减少,并且识别速度有所提高。实验结果表明当训练数据较少时,提出的新的识别方法的实验结果明显好于传统的GMM方法,证明了该方法的有效性。A new whisper emotional speech recognition algorithm based on improved GMM is proposed in this paper.In this algorithm,every member in GMM utilises the vector quantisation error scale instead of the probability value of the output used in tradition GMM to calculate the score of the model,thus reduces the training data amount when modelling and improves the recognition speed.Experimental results show that when the training data is lesser,the new recognition algorithm proposed has an obviously better experimental result than the tradition GMM,which verifies the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：耳语语音 高斯混合模型 情感识别 

分 类 号：TP391.42[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP912.34[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]