多粒度特征融合的维度语音情感识别方法

基于视音频多特征融合的情感识别研究伴随着这几十年来人工智能技术突飞猛进的发展,情感识别得到了越来越多研究者们的关注。

计算机只有拥有人类的情感才能真正的实现智能化,而情感识别是其首要考虑的问题。

本文提出新的特征描述子,再通过多个视频特征的融合,结合具有判别力的音频特征,显著提高了视音频情感识别的效果。

本文主要的研究工作如下:1、针对视频表情识别大多数是基于静态图片的,缺乏时域信息,本文提出新的特征描述子——时空多值韦伯特征提取算法(STMWLD),STMWLD不仅可以提取时空域信息,还可以细化纹理信息。

再融合具有互补性的全局特征(CNN、Gist)和局部特征(LBP、STMWLD),经过KECA+DMCCA融合框架不但实现了特征的有效融合,而且显著降低了冗余信息。

论证了单一特征往往不能充分描述人脸的面部特征信息,需要将不同的具有互补性的特征进行融合,才能有效提高表情识别率。

2、自建自然表情视频库。

目前面部表情的识别大多处于实验研究阶段,实际自然场景中的表情不止仅限于标准数据库中的六种表情,并且真实场景中的表情识别易受各种复杂因素的影响。

为了更为准确的反应真实复杂自然场景中视频表情识别的效果,本文自制视频表情数据库,采用以上提出的多特征融合方法,在该自建数据库上的情感识别率达到55.45%。

3、双模态情感识别。

为了更有利于提高情感识别的精度,本文采用视音频特征融合的双模态情感识别方法。

利用上述互补性特征作为视频特征,利用最有判别力的25个韵律特征和MFCCs作为音频特征。

由于视音频特征之间存在一定的差异性,本文采用MKL-SVM解决该问题。

最终实验分别在标准数据库RML和SAVEE上进行,实验结果表明双模态多特征融合的情感识别效果明显好于单模态的,且视音频情感识别率平均分别达到78.82%和87.64%,更进一步的提高了视频情感识别率。

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年11月1日第46卷第21期Nov. 2023Vol. 46 No. 210 引 言语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER ）是实现人机交互的重要发展方向，其主要有语音情感数据库构建、语音情感特征提取和分类模型三大方面[1]。

由于影响语音情感识别的因素很多，其中不同的语言对情感的表达影响是很大的，这就让语音情感特征提取成为一个重要的研究方向。

深度学习的发展让提取特征变得容易，但是只有输入最能表征语音情感的手工特征，深度学习模型才能从中提取最好的深度特征，得到更好的效果。

为了提高藏语语音情感识别率，本文提出了一种基于藏语的语音情感特征提取方法，通过藏语本身的语言特点手工提取出一个312维的藏语语音情感特征集（TPEFS ），再通过长短时记忆网络（Long Short Term Memory Network, LSTM ）提取深度特征，最后对该特征进行分类。

藏语语音情感识别结构如图1所示。

基于多特征融合的藏语语音情感识别谷泽月1， 边巴旺堆1，2， 祁晋东1（1.西藏大学 信息科学技术学院， 西藏 拉萨 850000； 2.信息技术国家级实验教学示范中心， 西藏 拉萨 850000）摘 要： 藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用，语音情感识别是人机交互的重要研究方向，提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。

基于此，为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型，文中构建了一种藏语语音情感数据集（TBSEC001），并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集（TPEFS ），该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的，TPEFS 特征集在支持向量机（SVM ）、多层感知机（MLP ）、卷积神经网络（CNN ）、长短时记忆网络（LSTM ）这些经典网络中都取得了不错的效果。

基于多粒度语义分析的文本情感识别技术研究随着社交媒体的普及，人们越来越倾向于在网上发布自己的情感状态，这促进了文本情感识别技术的应用。

文本情感识别技术旨在通过分析文本语言中的情感信息，识别出文字发表者表达的情感态度。

多粒度语义分析是一种文本情感识别技术，它能够更准确地分析文本中的情感。

多粒度指的是从句子、词组、词语等多个层面进行语义分析。

这种方法可以克服单一粒度分析技术在情感处理上存在的偏差和误差，提高情感识别的准确率。

多粒度语义分析的核心思想是对语言中的词汇进行分析，从而确定它们之间的关系。

通过多层次的分析，可以理解文本的整体意思，从而更好地识别情感。

多粒度语义分析中常用的技术包括：基于规则的方法、基于统计学习的机器学习方法、基于深度学习的神经网络方法等。

基于规则的方法是运用人们的语言规则和常识进行情感分析。

这种方法需要专业人员对语言规则和情感词典进行维护。

缺点是需要大量的人力资源，且准确率相对较低。

基于统计学习的机器学习方法是通过训练机器学习模型，从而对文本情感进行识别。

通过大量的数据训练，这种方法可以提高准确率，但对于数据集过小、数据噪声过多的情况，准确率会受到较大影响。

基于深度学习的神经网络方法则是近年来比较流行的一种技术，通过构造多层神经网络来分析文本中的情感信息。

这种方法的优势是对数据的处理更加精细，可以有效地处理大量文本并提高准确率。

缺点是需要大量的训练数据和计算资源。

总之，多粒度语义分析是目前研究文本情感识别技术中的重要方法。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，多粒度语义分析的应用前景也越来越广阔，将为人们生活带来更多便利。

基于D-S证据的多语段融合语音情感识别陆捷荣;詹永照;毛启容【摘要】为获得更丰富的情感信息、有效识别长语音的情感状态,提出基于D-S证据理论的多粒度语段融合语音情感识别方法.采用2种分段方法对语音样本分段,用SVM对语段进行识别,再利用D-S证据理论对各语音段识别结果进行决策融合,得到2种分段方法下语音的情感识别结果,将这2个识别结果进一步融合得到最终结果.实验结果表明,该方法具有较好的整体识别性能,能有效提高语音情感的识别率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)018【总页数】3页(P205-207)【关键词】语音情感识别;支持向量机;D-S 证据理论;语句分段;决策融合【作者】陆捷荣;詹永照;毛启容【作者单位】江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013【正文语种】中文【中图分类】TP391.421 概述由于以往的语音情感识别方法大多比较单一，因此识别率的提高十分有限。

最近，研究人员提出了将信息融合技术与语音情感识别相结合的方法，主要分为特征层融合[1]和决策层融合[2-3]的两大类识别方法。

文献[2]将语句按固定帧数分段后利用ACON神经网络进行识别，再采用投票制方法融合各语段的识别结果，该方法通过语音分段比基于语句的识别方法获得更多的特征信息，但是投票法的融合决策规则简单，不能很好地处理语段结果冲突较大的情况，因此整体识别效果的提升不明显。

文献[3]提出对语句按固定长度比例分段后由 SVM 识别，采用决策模板来融合各段的识别结果，但该方法需为每类情感分别训练一个决策模板，测试时计算样本与各情感模板的相似度，再根据决策规则得到最终结果，决策融合的计算量较大，且当情感类别数或语句分段数改变时需重新训练模板。

为获得更丰富的情感特征信息并有效处理语句分段识别后的不确定性，本文提出基于D-S证据理论[4-5]的多粒度语段融合语音情感识别方法，能在提高一种甚至几种情感识别效果的基础上提高整体识别率。

在语音情感识别方面，基于多模态特征提取与融合的方法是一种重要的研究方向。

通过综合利用语音、文本、图像和其他多种信息，可以提高情感识别的准确性和鲁棒性。

本文将从多个层面探讨基于多模态特征提取与融合的语音情感识别方法，以期帮助读者深入理解并掌握这一领域的研究进展。

1. 多模态特征提取的意义与重要性多模态特征提取意味着从不同的信息源中获取语音情感的相关特征，例如从语音信号中提取声音特征，从文本中提取情感词汇特征，从图像中提取面部表情特征等。

这种跨领域的信息融合可以帮助识别情感时更全面地考虑到不同信息源的贡献，从而提高情感识别的准确性和鲁棒性。

2. 多模态特征融合的方法与模型在语音情感识别中，多模态特征融合可以采用不同的方法和模型，常见的包括深度学习模型、集成学习模型和注意力机制模型等。

这些模型能够将来自不同信息源的特征进行有效地融合，并能够更好地挖掘出不同信息源之间的关联，从而提高情感识别的效果。

3. 个人观点与理解在我看来，基于多模态特征提取与融合的语音情感识别方法是未来语音识别领域的重要发展方向。

通过充分利用不同信息源的特征，可以更好地表达和理解语音中的情感信息，从而在情感识别任务中取得更好的效果。

我认为未来的研究还可以进一步探索不同信息源之间的相关性，以及如何更好地融合这些信息来提高情感识别的性能。

总结回顾通过本文的探讨，我们深入了解了基于多模态特征提取与融合的语音情感识别方法。

这种方法的意义与重要性在于可以全面地考虑不同信息源对情感识别的贡献，因此在未来的研究中将会有更大的发展空间。

希望本文能够帮助读者更全面、深入和灵活地理解这一领域的研究进展。

通过以上文章，从浅入深地介绍了基于多模态特征提取与融合的语音情感识别方法。

希望这篇文章能帮助你更好地理解并掌握这一重要研究方向。

随着智能技术的发展，情感识别在人机交互、情感智能等领域具有广泛的应用前景。

然而，传统的语音情感识别方法往往依赖于单一信息源，难以全面准确地表达语音中的情感信息。

融合多元信息的多方对话情感识别方法探究随着社交媒体和即时通讯工具的普及和进步，人们之间的交往和信息传递已经不再局限于传统的语言沟通方式。

现如今，人们在社交媒体上使用的各种文字、表情、语气、声音和图像等多元信息已经成为人们沟通的重要组成部分。

这些多元信息的同时存在也使得面对面沟通时的情感识别、沟通和互相理解变得更为复杂和困难。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于融合多元信息的多方对话情感识别方法。

该方法基于多源信息处理和深度进修技术，结合自然语言处理、图像处理和声音处理等多模态信息，通过多方对话数据之间的交互进修来实现情感分类。

本文对该方法进行了试验验证和分析，取得了不错的效果和结果，为今后的多方对话情感识别和探究提供了借鉴和参考。

关键词：社交媒体；多元信息；多方对话；情感识别；深度进修第一章绪论1.1 探究背景社交媒体和即时通讯工具的普及，使得人们之间的交往和信息传递不再局限于传统的语言沟通方式。

现如今，人们在社交媒体上使用的各种文字、表情、语气、声音和图像等多元信息已经成为人们沟通的重要组成部分。

这些多元信息的同时存在也使得面对面沟通时的情感识别、沟通和互相理解变得更为复杂和困难。

情感识别作为人机交互和自然语言处理领域的重要探究课题，在社交媒体中得到了广泛的应用和探究。

然而，在多方对话场景中，情感识别的复杂度更高，需要思量不同角色之间的交互，以及不同信息之间的加权干系，这就需要通过融合多元信息来实现情感分类。

1.2 探究现状随着社交媒体和即时通讯工具的普及和进步，人们对多方对话情感识别的需求也在不息增加，同时也推动着情感识别技术的快速进步和更高层次的探究。

目前，在情感识别领域已经出现了不少基于深度进修的情感分类方法，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力模型和多模态模型等。

在多模态模型中，探究者们通常会融合多个模态的信息，如文本、图像、音频和视频等，以增加情感分类的准确性和鲁棒性。

同时，多模态模型也可以依据不同场景的需求进行灵活的调整和组合，从而达到更好的性能表现。

融合多尺度特征和上下文信息的语音增强方法语音增强方法在音频处理领域中起着至关重要的作用。

它能有效提高语音信号的质量和可理解性，使得在嘈杂环境中的语音通信更加清晰。

为了进一步提升语音增强算法的效果，近年来，研究者们开始将多尺度特征和上下文信息融合到语音增强方法中。

本文将介绍一种融合多尺度特征和上下文信息的语音增强方法，以期改善语音增强算法的性能。

一、引言语音增强是一种通过信号处理技术改善语音信号质量的方法。

在实际应用中，由于环境噪声、麦克风质量等因素的存在，语音信号常常受到不同程度的干扰，导致语音质量下降以及语音内容不清晰。

因此，语音增强方法成为提高语音通信质量的重要手段。

二、多尺度特征的应用多尺度特征是指在不同时间和空间上对语音信号进行分析的方法。

传统的语音增强方法通常使用单一尺度的特征表示语音信号，往往无法充分挖掘语音信号的内在特征。

而多尺度特征能够从不同的角度对语音信号进行分析，更好地描述语音信号的时频特性。

在融合多尺度特征的语音增强方法中，我们可以首先提取语音信号的不同尺度特征，例如短时能量、短时幅度谱、梅尔频率倒谱系数等。

然后，通过融合这些特征，得到更加全面和准确的语音表示。

这样一来，我们就能够更好地恢复被环境噪声干扰的语音信号，提高语音增强效果。

三、上下文信息的利用除了多尺度特征，上下文信息也是对语音信号进行增强的重要思路之一。

上下文信息能够提供语音信号的语法、语义等方面的相关信息，有助于进一步准确还原原始语音信号。

融合上下文信息的语音增强方法通常基于语音识别和自然语言处理的技术。

通过建立语音模型和语言模型，我们可以利用上下文信息对语音信号进行更深入的分析和理解。

这样一来，在恢复语音信号时，我们就能够更准确地还原原始语音内容，提高语音增强的效果。

四、融合多尺度特征和上下文信息的方法基于以上思路，我们提出了一种融合多尺度特征和上下文信息的语音增强方法。

该方法首先通过多尺度特征提取得到语音信号的不同尺度表示。

融合多特征的语音情感识别方法
王怡;王黎明;柴玉梅
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2022(43)6
【摘要】语音情感识别已经成为下一代人机交互技术的重要组成部分,从语音信号中提取与情感相关的特征是语音情感识别的重要挑战.针对单一特征在情感识别中
准确度不高的问题,该文提出了特征级-决策级融合的方法融合声学特征和语义特征进行情感识别.首先提取声学特征,包括:1)低层次手工特征集,包括基于谱相关、音质、能量、基频等相关特征,以及基于低层次特征的高级统计特征;2)DNN提取的谱相
关特征的深度特征;3)CNN提取的基于Filter_bank特征的深度特征.并且使用基于Listen-Attend-Spell(LAS)模型的语音识别模块提取语义特征.然后将声学特征中的3类特征与语义特征进行特征级融合,在确定融合特征的先后顺序时引入了构造哈
夫曼树的方法.最后得到融合后特征和原始4类特征各自的情感识别结果,在结果之上进行决策级融合,使用此方法在IEMOCAP数据集中分类准确度可达76.2%.
【总页数】8页(P1232-1239)
【作者】王怡;王黎明;柴玉梅
【作者单位】郑州大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种新的基于多核学习特征融合方法的语音情感识别方法
2.多粒度特征融合的维度语音情感识别方法
3.融合语音情感词局部特征的语音情感识别方法
4.基于多核学习特征融合的语音情感识别方法
5.基于语音PZCPA时频域特征融合的语音情感识别方法
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语音情感识别的模型与算法研究概述语音情感识别是指通过分析人类语音中的情感信息来判断其情感状态，是人机交互、情感计算等领域的重要研究方向。

本文将探讨语音情感识别模型与算法的研究进展，并对未来的发展方向进行展望。

一、背景语音情感识别的研究得益于人工智能技术的快速发展，尤其是在语音处理和模式识别领域。

通过利用机器学习、深度学习等技术，我们可以从语音信号中提取特征，并基于这些特征训练模型，从而实现对语音情感的准确识别。

二、语音情感识别的模型与算法1. 特征提取特征提取是语音情感识别的第一步，目的是将语音信号转化为计算机可以处理的形式。

常用的特征提取方法包括：Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）、短时能量、短时平均幅度等。

这些特征可以反映语音信号的频谱、能量、时域特征等。

2. 模型选择在语音情感识别中，常用的模型包括：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

SVM和RF是传统的机器学习方法，具有较好的泛化能力和可解释性。

而CNN和LSTM则是深度学习方法，能够自动学习特征，并在大规模数据上展现出更好的性能。

3. 情感分类根据不同的情感类型，我们可以将语音情感识别任务分为多分类和二分类问题。

在多分类任务中，将语音信号分为愤怒、快乐、悲伤、中性等不同情感类别；而在二分类任务中，常常将语音信号分为积极和消极两个类别。

在训练过程中，我们需要使用标记好的情感语料库来训练模型，并使用验证集和测试集来评估模型的性能。

三、研究进展近年来，语音情感识别的研究取得了显著的进展。

研究者们通过改进特征提取方法、模型选择和情感分类策略，不断提高语音情感识别的准确率。

此外，一些研究还探索了多模态情感识别，将语音信号与面部表情、手势等信息相结合，以提高情感识别的性能。

四、面临的挑战尽管语音情感识别取得了很大进展，但仍然面临一些挑战。

首先，语音情感识别的数据集数量有限，导致模型的泛化能力有限。