一种基于模糊支持向量机的汉语语音情感识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊支持向量机的汉语语音情感识别方法，用于汉语语音的情感识别。识别过程包括粗分类和细分类两个阶段：粗分阶段提取待识别样本的全局统计情感特征，使用粗分类模糊支持向量机将情感分为三大粗分类；细分阶段增加类内情感的区分度，使用细分类模糊支持向量机对粗分类内部进行更细划分，从而识别每种情感。其中，情感特征与说话人和文本内容无关，支持向量机训练受模糊因子指导，细分特征经PCA降维增加区分度。本发明专利技术采用全局统计音质特征实现与说话人和文本内容无关的汉语语音情感表示；分阶段分类识别，有效降低算法复杂度、提高实时性；采用模糊支持向量机，在混杂语音情感条件下，获得更好的识别精度。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于模糊支持向量机的汉语语音情感识别方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、提取汉语语音训练样本的情感特征；选取语音情感训练样本集S={S1,S2,S3},其中Si(i=1,2,3)是第i粗分类样本集合,提取样本情感粗分类的全局统计音质特征；（2）、采用模糊支持向量机进行分类和识别；（3）、进行汉语语音情感识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张卓，范新南，梁瑞宇，奚吉，张学武，孙晓丹，凌明强，游皇斌，周卓赟，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：