一种用于语音情感识别的自学习语谱图特征提取方法

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中文摘要：本发明公开了一种用于语音情感识别的自学习语谱图特征提取方法，首先对已知情感的标准语料库中的语音进行预处理，得到量化后的语谱图灰度图像；然后计算所得到的语谱图灰度图像的Gabor语谱图；再采用可辨别特征学习算法对提取到的LBP统计直方图进行训练，构建不同尺度、不同方向下的全局显著性模式集合；最后采用全局显著性集合对语音不同尺度、不同方向下Gabor图谱的LBP统计直方图进行特征选择，得到处理后的统计直方图，将N个统计直方图级联，得到适合情感分类的语音情感特征。本发明提出的情感特征可以较好地识别不同种类的情感，识别率显著优于现有的声学特征。

申请号：

CN201510450338.1

公开号：

CN105047194B

专利类型：

发明专利

申请日：

2015-07-28

公开日：

2018-08-28

IPC分类：

G10L15/10(20060101)

申请人：

东南大学

发明人：

梁瑞宇、查诚、张昕然、魏昕、赵力、陶华伟

主申请人地址：

211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

国别省市代码：

中国(CN)