【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于语音情感识别，具体涉及一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法。
技术介绍
1、许多语音信号处理任务，例如自动语音识别、文本合成语音和说话人识别，目前这些技术的不断进步，促进基于语音的技术大量涌现，比如客户服务、医学分析、语音合成、教育等。然而即使语音识别有了相当大的进步，计算机还不能理解人类的情绪。而把情感识别解决方案融入现有以及未来的基于语音的应用系统，无疑可以将这些系统带到更高的等级，具有实际的应用价值。
2、语音情感识别系统通用架构包括语音采集、特征提取以及使用分类器进行分类。语音信号的采集和特征提取技术已经较为成熟，其中语音信号特征同情感关系仍不十分明确，现有的系统更倾向于使用尽可能多的特征。一些传统的分类器在语音情感识别问题上很有效但也有其局限性，原因是模型的参数较少，更适用于小规模的数据，尽管基于机器学习、深度神经网络情感识别方法目前在单一数据库内的情感识别问题已接近理想的效果，但是这类方法的高性能是在高维大数据基础上获得的，一方面需要系统具有很强的数据处理能力，另一方面依赖高质量的数据...
【技术保护点】
1.一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统，其特征在于，包括：依次连接的语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块、近似最近邻搜索模块和分类器模块；
2.根据权利要求1所述的语音情感识别系统，其特征在于，所述语音信号采集模块通过终端设备手机或电脑的麦克风来实现语音信号采集。
3.根据权利要求1所述的语音情感识别系统，其特征在于，所述语音信号采集模块采集到的语音信号存储为波形文件，所述波形文件为后缀为.wav的文件。
4.根据权利要求1所述的语音情感识别系统，其特征在于，所述分类器模块为支持向量机。
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【技术特征摘要】
1.一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统，其特征在于，包括：依次连接的语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块、近似最近邻搜索模块和分类器模块；
2.根据权利要求1所述的语音情感识别系统，其特征在于，所述语音信号采集模块通过终端设备手机或电脑的麦克风来实现语音信号采集。
3.根据权利要求1所述的语音情感识别系统，其特征在于，所述语音信号采集模块采集到的语音信号存储为波形文件，所述波形文件为后缀为.wav的文件。
4.根据权利要求1所述的语音情感识别系统，其特征在于，所述分类器模块为支持向量机。
5.一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别方法，其特征在于，所述识别方法适用的系统为权利要求1-4任意一项所述的...
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