[发明专利]一种结合局部与全局信息的语音情感特征提取方法

权利要求书

1.一种结合局部与全局信息的语音情感特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

[1]将语音信号分帧；

[2]对每一帧进行傅立叶变换；

[3]使用Mel滤波器对傅立叶变换结果滤波，并对滤波结果取对数；

[4]对取得的对数结果使用局部Hu运算，获得第1类特征；

[5]对局部Hu运算后的每一帧进行离散余弦变换，获得第2类特征；

[6]对步骤[3]计算的对数结果进行差分运算，然后对差分运算结果的每一帧进行离散余弦变换，获得第3类特征。

2.根据权利要求1所述的结合局部与全局信息的语音情感特征提取方法，其特征在于，所述步骤[4]包括以下步骤：

①将E分成不重叠的窗口，每个窗口为3×3大小的矩阵数据E(r,c)；

②对所有E(r,c)计算Hu特征获得HuLFPC，其维度为：

(K-2)×(M-2)，

其中，Hu特征计算过程如下：

首先，对二维数据E(r,c)，使用以下的(6)式、(7)式和(8)式计算p+q阶几何矩m_pq,p+q阶中心距μ_pq,p+q阶归一化的中心距η_pq：

mpq=Σk=1KΣm=1Mkpmqf(k,m),p,q=0,1,2···,---(6)]]>

μpq=Σk=1KΣm=1M(k-k‾)p(m-m‾)qf(k,m),p,q=0,1,2···,---(7)]]>

η_pq=μ_pq/(μ₀₀^ρ),ρ=(p+q)/2+1，    (8)

其中，f(k,m)为二维数据E(r,c)中的一个元素；

然后，获得一个窗口内的Hu特征θ：

k‾=m10/m00,m‾=m01/m00,---(9)]]>

θ=η₂₀+η₀₂，(10)

其中，和代表数据的重心。