基于语音信号的情绪识别研究-机械电子工程专业毕业论文.docx

ClassifiedIndex:::LiQingSupervisor:AssociateProfessorZhuYuhongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:MechatronicsEngineeringAffiliation:SchoolofMechatronicsEngineeringDateofDefense:June,2011DegreeConferringInstitution:HarbinInstituteofTechnology摘 要在人机交互不断取得新进展的同时,计算机缺乏情感越来越成为双方交流的障碍,于是诞生了“情感计算”科学。语音情绪识别是情感计算的重要分支,在人机交互中有着广泛的应用。本文以汉语语音中的情绪为研究对象,采用高斯混合模型和最大期望算法为主要手段,对语音情绪识别进行了探讨,并设计出了语音情绪识别算法,提高了人机交互的智能水平。首先,分析人类的发音机理和汉语发音的几种特点;结合本课题的研究对象和录音脚本的选取原则,用诱导式录音法建立起了语音数据库;根据发音与情绪之间的关系提取出了能够表达情绪变化的特征参数,并用中心削波原理对自相关函数法计算基音周期进行了改进,提高了运算速度。其次,分析了用高斯混合模型进行情绪分类的方法并加以改进,用期望最大算法将对数似然函数最大化,扩大了高斯混合模型对语音情绪的识别范围;编写了MATLAB程序完成了权值学习和情绪识别的过程,实现了对语音信号中的情绪分类;讨论了期望最大算法的收敛性。最后,用凌阳公司开发的控制板和直流驱动的小车作为实验平台,实现了用语音情绪来控制小车的行进路线,验证了情绪识别的正确性;通过对情绪失控的探索,提出了利用情绪提高人机交互中的安全性的方法;对情绪程度进行了尝试性探索。关键词:情感计算;语音情绪识别;语音特征参数提取;高斯混合模型;期望最大算法AbstractWiththeadvancementofhuman-machineinteraction,eagreaterbarrier,so“puting”-,humanbeings’-,emotionclassificationwascarriedoutwithGaussianMixtureModel,whichwasprogressed,andlogarithmlikelihoodfunctionwasmaximizedbyExpectationMaximumalgorithm,,,therouteofthecar,panyanddrivenbyDCdriver,,biningwith