基于MFCC的语音情感特征提取研究
作者:
作者单位:

1.北京信息科技大学机电学院北京100192;2.中央民族大学北京100081;3.丽江东巴文化研究院丽江674100

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP391.1

基金项目:

国家社科基金重大项目(12&ZD234)、现代测控技术教育部重点实验室开放课题(KF20161123205)、北京市重点实验室开放课题(KF20161123208)资助项目


Research on speech emotion feature extraction based on MFCC
Author:
Affiliation:

1. Mechanical & Electrical Institute, Beijing Information Science & Technology University, Beijing 100192, China; 2. Minzu University of China, Beijing 100081, China; 3. Lijiang Dongba Culture Institute, Lijiang 674100, China

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    摘要:

    为了研究”世界记忆遗产”东巴经典古籍的音频分类, 以通过语音情感特征提取的方法分类鉴别东巴音频类别,并实现对东巴经典语音的情感状态识别, 同时提高人机交互性能, 提出采用Mel频率倒谱系数(MFCC)实现语音情感特征的提取。 通过引入MFCC的一阶差分、 二阶差分描述语音特征的动态特征, 并整合短时能量特征, 最终形成MFCC和短时能量相叠加的语音信号特征参数, 达到提取反映语音情感特征的目的。 实验验证表明, 该语音信号特征提取方法能够更明显地区分出包含在语音中的情感信息, 为语音情感特征的识别研究及东巴古籍音频分类鉴别提供理论基础。

    Abstract:

    To research the audio classification of “memory of the world heritage”Dongba classic books, the way of speech emotion feature extraction is adopted to identify the Dongba audio categories and realize the emotional state recognition of Dongba audio.And to improve the performance of human computer interaction, the way of speech emotion feature extraction based on Mel frequency cepstrum coefficient(MFCC) is adopted.The first order difference and the second order difference are introduced to describe the dynamic characteristics of speech features. The speech signal characteristic parameters based on MFCC and the shorttime energy are finally formed to extract the characteristics of speech emotion feature. The experiment research shows that the characteristics of the speech signal can be more clearly differentiate emotional information contained in the speech, and lay the foundation for recognizing speech emotion and the Dongba audio classification.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李虹,徐小力,吴国新,丁春艳,赵学梅.基于MFCC的语音情感特征提取研究[J].电子测量与仪器学报,2017,31(3):448-453

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  • 在线发布日期: 2017-07-20
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