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公开(公告)号：CN110827857B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911189489.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于谱特征和ELM的语音情感识别方法。原始语音信号进行基本特征提取包括韵律特征、音质特征；利用Teager能量算子TEO算法提取梅尔频率倒谱系数MFCC和耳蜗滤波倒谱系数CFCC，二者加权得到teCMFCC特征，并与基本特征值进行融合，构建特征矩阵；用Fisher准则和相关分析对特征进行选择降维，保留语音信号的个性特征；建立极限学习机ELM决策树模型，完成语音情感识别分类。本发明强调了语音信号的非线性特征，具有很好的鲁棒性，在中国科学院自动化研究所录制的CASIA中文情感语料库上进行实验，验证提出的基于谱特征和ELM的语音情感识别算法对中文语音信号具有很好的分类识别精度。
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公开(公告)号：CN110827857A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911189489.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于谱特征和ELM的语音情感识别方法。原始语音信号进行基本特征提取包括韵律特征、音质特征；利用Teager能量算子TEO算法提取梅尔频率倒谱系数MFCC和耳蜗滤波倒谱系数CFCC，二者加权得到teCMFCC特征，并与基本特征值进行融合，构建特征矩阵；用Fisher准则和相关分析对特征进行选择降维，保留语音信号的个性特征；建立极限学习机ELM决策树模型，完成语音情感识别分类。本发明强调了语音信号的非线性特征，具有很好的鲁棒性，在中国科学院自动化研究所录制的CASIA中文情感语料库上进行实验，验证提出的基于谱特征和ELM的语音情感识别算法对中文语音信号具有很好的分类识别精度。
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