[发明专利]一种基于流形的语音情感识别方法

权利要求书

1.一种基于流形的语音情感识别方法，包含以下顺序的步骤：

（1）提取测试语句的以下语音特征：MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA-PLP；

（2）计算所提取语音特征的局部均值、方差，并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差，并将它们串接，构成测试语句的局部统计特征；

（3）采用在所有训练样本局部统计特征向量集合中学习获得的通用背景模型UBM和测试语句的局部统计特征，生成测试语句的特定高斯混合模型GMM，再将GMM的所有均值连接成向量作为该测试语句的特征向量；

（4）通过集成特征选择算法和多集群特征选择算法MCFS选择的特征，变换测试语句的特征向量；

（5）采用支持向量机分类模型，以特征选择后的测试语句的特征向量为输入，分类测试语句的情感类别。

2.根据权利1所述的基于流形的语音情感识别方法，其特征在于，所述的步骤（2）具体过程为：计算每个语音的所有特征的一阶差分D，D中的F分别取第一步所述的6种特征，然后计算所有F和D的局部均值、方差，获得LDM、LDS、LM和LS的局部统计结果，再将这些局部统计结果组合成最终的帧局部统计特征：

D=F21-F11···F2d-F1d·········Fni1-F(ni-1)1···FnidF(ni-1)d]]>

LDM(i,j)=mean(D_Lj),LDS(i,j)=std(D_Lj)

LM(i,j)=mean(F_Lj),LS(i,j)=std(F_Lj),L=[-m,…m]。