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一种基于HMM和ANN的语音情感识别分类器
罗毅
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2007(023)034
【摘要】针对在语音情感识别中孤立使用隐马尔科夫模型(HMM)固有的分类特性较差的缺点,本文提出了利用隐马尔科夫模型和径向基函数神经网络(RBF)对惊奇,愤怒,喜悦,悲伤,厌恶5种语音情感进行识别的方法.该方法借助HMM规整语音情感特征向量,并用RBF作为最终的决策分类器.实验结果表明在本文的实验条件下此方法和孤立HMM相比具有更好的性能,厌恶的识别率有了较大该进.
【总页数】3页(P218-219,296)
【作者】罗毅
【作者单位】100083,北京,北京航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于HMM/ANN的混合语音识别系统的设计 [J], 陈立伟;黄湘松
2.基于HMM和ANN的语音情感识别研究 [J], 胡洋;蒲南江;吴黎慧;高磊
3.一种基于改进SCHMM/ANN的语音识别算法 [J], 胡岩松;霍春宝;张瑞挢
4.基于HMM和ANN混合模型的语音情感识别研究 [J], 林巧民;齐柱柱
5.基于多分类器集成的语音情感识别 [J], 王小虎;张石清;曹恒瑞
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NCMMSC’2009，8月14－16日，新疆乌鲁木齐基于GMM的流行音乐情感识别研究*张飞弦，张伟，谢湘北京理工大学电子工程系，北京 100081文摘：音乐携带了大量的情感信息，音乐情感的识别已经成为人们关注的研究热点。
对于它的研究在音乐数据库管理、音乐检索等方面有广阔的应用前景。
本文提出了一种新的基于GMM的流行音乐情感识别研究方法; 建立了流行音乐数据库; 并采用Thayer情感认知模型，分析并提取了声学层和旋律层情感特征参数，用于不同类别的情感分类实验。
实验结果表明针对本论文采用的数据库的第一层次两类情感的类正确率平均达85%以上，针对第二层次四类情感的分类正确率达65%以上。
进一步引入模糊理论，实现了音乐片断的情感成分分析。
关键词：音乐情感识别；混合高斯模型；Thayer模型；模糊理论中图分类号： TP391 1 引言随着现代信息技术、多媒体技术和网络技术的迅速发展，以音乐为主的音频多媒体信息在人们的社会生活中发挥着越来越重要的作用。
传统的音乐信息识别多是根据名称、作曲家或歌词的关键字来搜索。
随后出现了根据音乐类型,音符节拍和旋律来检索的方法。
而情感是音乐的本质属性，本文研究了音乐情感的识别。
在情感识别研究中，有一些具有代表性的工作。
清华大学的Liu等人于2003年[1]提出了情感识别系统，其中她用到了模糊分类器针对约翰斯特劳斯的华尔兹舞曲分成了五类情感。
Friberg[2]在2002年提出了线性衰退模型用于音乐情感的表达与提取，他采用了一些低级的特征参数。
此外，台湾的陈若涵2006年[3]提出的针对MIDI格式的音乐文件对流行音乐和古典音乐进行了情感分类。
首次加入了歌词的影响。
以上基本上都是采用了MIDI格式或类似的符号，而目前的音乐多以mp3,wav格式存储。
它能真实反映音频信号的原始形态，有助于准确的表达音乐情感。
微软亚洲研究院的卢烈的研究工作在这方面有很好的进展，2003年[4]他提出了针对音乐乐理理论中八度音阶的情感分类。
基于机器学习的音乐情感识别技术研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器学习作为其中的重要一环，被越来越广泛地应用在各个领域之中，其中就包括音乐情感识别技术。
音乐情感识别技术的研究可以帮助我们更好地理解音乐中的情感表达，也有助于提高音乐推荐系统、音乐创作与演出质量等方面的应用。
二、机器学习在音乐情感识别中的应用机器学习技术可以帮助我们更好地处理音频数据，进而提取其中的特征信息，从而分析出音乐中所蕴含的情感意义。
机器学习技术在音乐情感识别中的应用主要包括以下几方面：1. 特征提取音乐情感识别的第一步是提取音频数据中的特征信息。
在机器学习中，我们可以使用各种不同的特征提取方法，例如可以从音频数据中提取出频谱、音高、节奏、响度等方面的信息，进而将这些信息组合在一起，形成一个特征向量。
2. 模型训练特征提取完成之后，我们可以将这些特征数据作为样本，利用机器学习中的分类或回归算法来训练模型。
常见的机器学习算法包括KNN、SVM、决策树和神经网络等。
在训练模型时，我们需要将已知情感标签的音乐数据作为训练集，从中学习到各种情感对应的特征，进而可以支持对未知音乐的情感识别。
3. 验证与测试在模型训练完成之后，我们需要对其进行验证并进行测试。
这个过程中，我们通常会将训练数据划分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集则用于验证模型的准确度。
通常情况下，我们需要对模型的准确度和鲁棒性进行评估，以确保其能够准确地预测未知音乐的情感表达。
三、机器学习在音乐情感识别中的优势机器学习技术在音乐情感识别中有以下几个优势：1. 可以处理大规模数据机器学习技术可以同时处理大规模的音频数据，可以帮助我们更快速地分析和处理大量的音乐数据，有助于提高音乐推荐系统和音乐创作的效率。
2. 提高准确率使用机器学习的方法进行音乐情感识别，可以提高情感分类的准确率。
通过对大量的数据进行学习，机器学习可以更加准确地分析出音乐中所蕴含的情感意义。
基于深度学习的音乐情感识别技术研究近年来，随着深度学习技术的不断发展和普及，其在音乐领域应用也逐渐成为研究的热点之一。
音乐情感识别技术作为其中的一项研究内容，正在得到越来越多研究人员的关注和探索。
音乐情感识别，即通过音乐曲目中的音频信号或其他相关信息，探测出音乐所表达的情感或情感状态。
这项技术在音乐领域有着广泛的应用，可以用于音乐自动标注、个性化推荐、情感式音乐创作等，也对音乐心理学、脑神经科学等领域的研究具有重要意义。
以往的音乐情感识别研究大多采用机器学习方法，首先将音乐信号进行特征提取，再基于已有标注的数据进行模型训练和测试。
然而，由于音乐情感识别的主观性较强，标注数据难以准确反映出人类的真实情感体验，因此传统的机器学习方法往往存在着欠拟合或过拟合等问题。
近年来，深度学习技术的兴起，为音乐情感识别带来了新的机遇和挑战。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其特点是可以自动从原始数据中学习特征，并且具有很强的表达能力和泛化能力。
目前，基于深度学习的音乐情感识别研究主要分为两个方向：一是直接基于音频信号，通过卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型学习音乐的情感表达；二是利用歌词、歌手信息等多模态信息，通过多模态融合的方式提高识别准确率。
第一个方向主要的研究思路是基于声学特征的自动提取和学习，在保留原始音频信息的同时，自动学习音乐的情感表示。
比如，Mitrovic等人(2019) 提出的卷积神经网络模型，利用卷积层和池化层来提取音频的时频特征，并采用交叉熵损失函数学习音乐情感。
其研究结果表明，所提出的模型在大规模公开数据集上的识别准确率可以达到82.6%。
第二个方向主要的研究思路是利用多模态信息来提高音乐情感识别的准确率。
其中比较常见的方法是基于词嵌入表达的文本信息、歌手信息等的融合。
比如，Chen等人(2017) 提出的“歌曲-情感语义网络(Song-Emotion Semantic Network)”模型，既可以处理音频信号，又可以利用歌词信息。
基于HMM的声纹识别技术研究随着科技的发展，人们对于安全性的要求不断提高，声纹识别技术也因此取得了许多重要进展。
声纹识别技术是一种通过分析声音的频率和波长属性来建立人的身份认证系统。
在此技术中，HMM（隐马尔可夫模型）被广泛应用于声纹识别中。
本文将介绍基于HMM的声纹识别技术及其原理，探讨该技术的优点和应用前景。
一、HMM的原理隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于描述随时间变化的概率模型，可用于描述一连串的随机事件序列，其中随机事件是以某些不可观测的状态来进行的。
在声纹识别中，声音波形信号序列是一连串的随机事件序列，而声音信号的特征参数是不可观测的状态。
HMM模型通过观察到的信号序列来确定声音的特征参数，从而实现声纹的识别。
HMM模型的本质是一个由N个状态所组成的马尔可夫链。
状态转移矩阵A表示从一个状态转移到另一个状态的概率，其中aij代表状态i转移到状态j的概率。
观察概率矩阵B表示在每个状态下发出观察信号的概率分布，其中bij代表在状态i下观察到特定信号的概率。
初始状态概率向量π表示在初始时刻所处的状态，其中πi代表在初始时刻处于状态i的概率。
在声纹识别中，HMM模型的三个参数可以通过训练得到。
二、基于HMM的声纹识别技术基于HMM的声纹识别技术使用隐马尔可夫模型描述声纹信号的特征参数，并通过检测语音信号的频率和波长的变化来实现人的身份识别。
该技术的识别过程主要包括两个步骤：训练和测试。
1.训练训练模型是基于已知的声音数据库进行的，通常需要较大的数据集来构建准确的模型。
在训练模型之前，需要对声音信号进行预加重、分帧、加窗、MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficient）特征提取等处理。
MFCC是一种将语音信号转换为频域信息的特征提取方法，可通过对信号进行傅里叶变换、Mel滤波器组和倒谱分析得到。
经过特征提取和处理后，声音信号的频率信息可以转换为MFCC系数，成为可观察的状态。
