文献类型：期刊文章

作　　者：黄晨晨[1] 巩微[1] 伏文龙[1] 冯东煜[1]

机构地区：[1]中国传媒大学计算机学院,北京100024

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家科技支撑计划课题(2012BAH38F05;2013BAH66F02);中国传媒大学工科规划项目(3132014XNG1442)

年　　份：2014

卷　　号：51

期　　号：S1

起止页码：75-80

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%.

关 键 词：语音情感识别 特征提取 深度信念网络  支持向量机

分 类 号：TN912.3]