基于情感补偿的声纹识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于情感补偿的声纹识别方法，所提出的情感补偿包括情感检测、特征补偿、情感拓展三块，拟依据情感检测技术计算语音情感因子，分别从特征与模型两个层面对情感变化所引起的语音变化进行补偿，最终提高声纹识别技术对情感变化的鲁棒性。本发明专利技术有益的效果是：突破现有的声纹识别技术未考虑声纹情感变化的不足，从特征和模型两个层面应对情感变化引起的语音变化，增强对语音情感漂移的抵抗力。特征层面通过情感弱化、规整和屏蔽的手段，将语音特征规范到训练模型的建模能力范围内，以达到抑制用户情感对识别性能影响的目的。模型层面采用情感变化规律进行情感语音合成的逆向途径获取大规模情感语音，从而大大拓展了声纹模型的建模信息，解决了情感数据获取的困难。

【技术实现步骤摘要】
坟术领域本专利技术涉及生物特征识别技术，主要是一种。技术背景声纹识别是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话 人身份的技术。近十年来，声纹识别技术已取得巨大进展，但在应用方面仍面临一个巨大挑 战如何克服说话人自身状态的改变对系统识别性能的影响。随着数字娱乐的兴起、智能家 电的逐步普及、以及计算的日趋泛在化，人机交互的友好性与自然性尤显重要，如何提高人 机交互中声纹技术对用户的情绪状态变化的适应能力日益迫切，即要求处于自然的情感流露 状态下的用户能被正确的识别。传统的声纹识别技术很少考虑由于行为的变化所带来的语音 变化问题。
技术实现思路
本专利技术要解决上述技术所存在的缺陷，提供一种情感补偿的思路，研究对用户情感变化 鲁棒的。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案这种，所提出 的情感补偿包括情感检测、特征补偿、情感拓展三块，拟依据情感检测技术计算语音情感因 子，分别从特征与模型两个层面对情感变化所引起的语音变化进行补偿，最终提高声纹识别 技术对情感变化的鲁棒性。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案还可以进一步完善。所述的情感检测主要用于 检测语音特征相对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于情感补偿的声纹识别方法，其特征在于：步骤如下：首先通过情感检测方法检测情感语音的形变程度计算情感因子，然后在训练与识别两个阶段分别在模型层与特征层对情感所引起的语音变化进行补偿，包括：训练阶段采用情感拓展方法对声纹模型做拓广修整；识别阶段采用特征补偿方法对声纹特征进行规范化处理。

【技术特征摘要】
1、一种基于情感补偿的声纹识别方法，其特征在于步骤如下首先通过情感检测方法检测情感语音的形变程度计算情感因子，然后在训练与识别两个阶段分别在模型层与特征层对情感所引起的语音变化进行补偿，包括训练阶段采用情感拓展方法对声纹模型做拓广修整；识别阶段采用特征补偿方法对声纹特征进行规范化处理。2、 根据权利要求1所述的基于情感补偿的声纹识别方法，其特征在于所述的情感检 测方法表示从语音特征统计分析和模型匹配两条途径来检测语音特征相对于训练模型是否 产生形变，并计算语音特征产生形变的剧烈程度，即情感因子。3、 根据权利要求1所述的基于情感补偿的声纹识别方法，其特征在于所述的情感拓 展方法表示从模型层次进行补偿，在模型训练时，使声纹模型尽可能包容不同情感下的特征 变化信息，包括基于情感变化规律的情感语料合成方法和个体声纹模型的增量式学习方法。4、 根据权利要求1所述的基于情感补偿的声纹识别方法，其特征在于所述的特征补 偿方法表示在特征层对情感语音特征进行规分化处理，依据情感因子对语音特征进行调理， 使其符合原有模型。5、 根据权利要求2所述的情感检测技术，其特征在于所述的语音特征统计分析方法 表示采用ANOVA、 MANOVA统计分析方法分析不同情感下的语音特征的变化强弱，根据变化的 强弱对特征进行归类并计算情感因子。6、 根据权利要求2所述的情感检测技术，其特征在于所述的模型匹配方法表示采用 G醒、SVM的各种统计模型对归类情感语音分别训练出不同归类情感的模型，由语音与模型的 匹配得分...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莹春，吴朝晖，潘纲，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]