检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2023年第4期39卷 632-638页

作者：李永伟陶建华李凯中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 清华大学自动化系北京100084 北陆先端科学技术大学院大学日本石川923-1211

语音情感识别是实现自然人机交互不可缺失的部分,是人工智能的重要组成部分。发音器官的调控引起情感语音声学特征的差异,从而被感知到不同的情感。传统的语音情感识别只是针对语音信号中的声学特征或听觉特征进行情感分类,忽略了声门... 详细信息

语音情感识别是实现自然人机交互不可缺失的部分,是人工智能的重要组成部分。发音器官的调控引起情感语音声学特征的差异,从而被感知到不同的情感。传统的语音情感识别只是针对语音信号中的声学特征或听觉特征进行情感分类,忽略了声门波和声道等发音特征对情感感知的重要作用。在我们前期工作中,理论分析了声门波和声道形状对感知情感的重要影响,但未将声门波与声道特征用于语音情感识别。因此,本文从语音生成的角度重新探讨了声门波与声道特征对语音情感识别的可能性,提出一种基于源-滤波器模型的声门波和声道特征语音情感识别方法。首先,利用Liljencrants-Fant和Auto-Regressive eXogenous(ARX-LF)模型从语音信号中分离出情感语音的声门波和声道特征;然后,将分离出的声门波和声道特征送入双向门控循环单元(BiGRU)进行情感识别分类任务。在公开的情感数据集IEMOCAP上进行了情感识别验证,实验结果证明了声门波和声道特征可以有效的区分情感,且情感识别性能优于一些传统特征。本文从发音相关的声门波与声道研究语音情感识别,为语音情感识别技术提供了一种新思路。

关键词：语音情感特征声门波与声道源-滤波器模型语音情感识别

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小提琴共鸣体用振动频谱检测仪

引用

乐器 2022年第10期 26-29页

作者：陈旭仝建峰李轶中航复合材料有限责任公司

本文阐述了弦乐器发声的源-滤波器模型,以及共鸣体在小提琴发声中的作用原理,并根据该原理设计了一台小提琴共鸣体用振动频谱检测仪,用于分析小提琴共鸣体的振动效果。而后使用这台频谱检测仪,分别测试了木材与碳纤维复合材料制成的小... 详细信息

本文阐述了弦乐器发声的源-滤波器模型,以及共鸣体在小提琴发声中的作用原理,并根据该原理设计了一台小提琴共鸣体用振动频谱检测仪,用于分析小提琴共鸣体的振动效果。而后使用这台频谱检测仪,分别测试了木材与碳纤维复合材料制成的小提琴共鸣体,对比了两者的振动效果,并结合实际发声效果进行数据分析。

关键词：源-滤波器模型共鸣体小提琴振动频谱仪器设计

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基于深度学习的语音情感识别研究

基于深度学习的语音情感识别研究

引用

作者：李丹艳北京邮电大学

学位级别：硕士

随着科技的进步和深度学习研究的深入,语音情感识别在生活中的应用逐渐变得广泛。目前的语音情感识别任务大多被看成是简单的分类任务,首先人工提取多种声学特征并构建特征工程,然后通过深度学习的方法训练分类网络进行情感类别的识别... 详细信息

随着科技的进步和深度学习研究的深入,语音情感识别在生活中的应用逐渐变得广泛。目前的语音情感识别任务大多被看成是简单的分类任务,首先人工提取多种声学特征并构建特征工程,然后通过深度学习的方法训练分类网络进行情感类别的识别。本文旨在探究语音情感中变与不变的信息,基于语音生成模型源-滤波器模型,探究语音情感信息的表达并构建语音情感空间;然后基于情感空间搭建最合适的学习语音情感信息的网络结构;最后利用注意力机制对模型进行优化,对语音中的关键性部分进行提取并利用。本文的主要研究内容包括以下几个部分:1.研究了基于源-滤波器语音发声模型的语音情感特征在大量的声学特征参数中,从它们的物理意义上出发,筛选合理的表达情感不变性的特征参数,并验证其有效性。通过对比分析,在激励源和声道上尽可能去除情感语音中说话人、内容等信息的干扰,保留语音与语音情感相关信息。最终构建了两大类语音情感空间:语谱图为代表的全局特征情感空间,以及基频、Mel频率倒谱系数及其统计值构成了时间序列情感空间。2.研究了适配于语音情感空间的网络结构基于较优的语音参数构成的语音情感空间基础上,构建适用于挖掘语音情感信息的深度学习网络。本文从网络结构建模的角度出发,根据由语音时序特征构成的情感空间,以及既可以表征话语级、也可表征帧级的作为输入的语谱图情感空间,利用不同的卷积神经网络,最终构建了谱图网络、时间序列网络两大类网络结构。相比之下,以语谱图为输入的组合卷积谱图网络获得了更好的识别率。3.研究了语音情感信息的关键性部分提取语音中不是所有部分都能体现情感信息,而且重要的语音情感信息类型也是多种多样的,如何提取并利用这些关键性部分是研究中的关键点。本文提出一系列从时间上、频域上以及高层空间上提取语音情感关键性的方法,其一是作用于原始的谱图输入,另一是在网络高层空间对局部关键性进行学习并加以利用。通过传统方法、自注意力机制、非随机Dropout以及通道注意力及其结合体的方法,对网络模型进行优化,在基础网络之上提升了系统准确率。其中将作用于原始语谱图输入的自注意力方式与网络高层注意力相结合的方式获得了最佳的效果。

关键词：语音情感识别源-滤波器模型谱图网络注意力机制

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一种自然语流的声源分析方法

引用

数据采集与处理 2005年第3期20卷 297-301页

作者：周斌戴礼荣凌震华王仁华中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027

在研究传统的逆滤波和声源建模相结合的分析方法所存在的问题的基础上,提出了一种改进的声源分析算法和利用该算法自动分析自然语流的方法。该方法对于传统的方法所存在着的鲁棒性低、分析不精确、不能自动分析大规模的自然语流等问题... 详细信息

在研究传统的逆滤波和声源建模相结合的分析方法所存在的问题的基础上,提出了一种改进的声源分析算法和利用该算法自动分析自然语流的方法。该方法对于传统的方法所存在着的鲁棒性低、分析不精确、不能自动分析大规模的自然语流等问题具有较好的改进;文中给出的对合成元音以及自然语流的实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：声源源-滤波器模型逆滤波自然语流

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