ITD在语音情感识别中的研究  

Speech emotion recognition based on Intrinsic Time-scale Decomposition

作　　者：叶吉祥[1,2] 刘亚[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114 [2]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083

出　　处：《计算机工程与应用》2014年第22期203-206,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：湖南省自然科学基金重点项目(No.10jj2050)

摘　　要：为了更好地表征语音情感状态,将固有时间尺度分解(ITD)用于语音情感特征提取。从语音信号中得到前若干阶合理旋转(PR)分量,并提取PR分量的瞬时参数特征和关联维数,以此作为新的情感特征参数,结合传统特征使用支持向量机(SVM)进行语音情感识别实验。实验结果显示,引入PR特征参数后,与传统特征的方案相比,情感识别率有了明显提高。In order to express speech emotional state better, this paper takes the Intrinsic Time-scale Decomposition （ITD）into extracting speech emotion features, decomposes the emotion speech into a sum of Proper Rotation（PR）com-ponents, extracts instantaneous characteristic parameters and correlation dimension as new emotional characteristic param-eters, combines with traditional features and uses Support Vector Machine（SVM）for speech emotional recognition. The results show that recognition accuracy is improved obviously through using PR features parameters.

关 键 词：固有时间尺度分解 合理旋转分量 PR特征参数 情感识别 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]