文献类型：期刊文章

作　　者：刘振焘[1,2] 徐建平[1,2] 吴敏[1,2] 曹卫华[1,2] 陈略峰[1,2] 丁学文[1,2] 郝曼[1,2] 谢桥[1,2]

LIU Zhen-Tao;XU Jian-Ping;WU Min;CAO Wei-Hua;CHEN Lue-Feng;DING Xue-Wen;HAO Man;XIE Qiao(School of Automation,China University of Geosciences,Wuhan 43007;Hubei Key Laboratory of Advanced Control and Intelligent Automation for Complex Systems,Wuhan 43007)

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)自动化学院,武汉430074 [2]复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,武汉430074

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61403422;61603356);湖北省自然科学基金创新群体项目(2015CFA010);武汉市科技计划项目(2017010201010133);高等学校学科创新引智计划项目(B17040);中国地质大学(武汉)自主创新资助计划(1610491T09)资助~~

年　　份：2018

卷　　号：41

期　　号：12

起止页码：2833-2851

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：情感智能是人工智能的重要发展方向,随着人工智能的迅速发展,情感智能已成为当前人机交互领域的研究热点.语音情感是人们相互情感交流最直接、最高效的途径,越来越多的研究者投入到语音情感识别的研究中.该文综述了国内外近几年语音情感特征提取及降维领域的最新进展.首先,介绍了语音情感识别中常用的特征,将语音特征分为韵律特征、基于谱的特征等,并提出以个性化与非个性化的方式对语音情感特征进行分类.然后,对其中广泛应用的特征提取方法进行了详细地比较与分析,阐述了各类方法的优缺点,并对最新的基于深度学习方法的语音特征提取的相关研究进行了介绍.同时,介绍了常用的语音情感特征降维方法,并在此基础上分析了这些特征降维方法时间复杂度,对比了各类方法的优缺点.最后,对当前语音情感识别领域的研究现状与难点进行了讨论与展望.

关 键 词：语音 情感特征提取  非个性化特征  特征分类  特征降维 情感智能

分 类 号：TP18]