[发明专利]基于深度SVM网络模型的语音情感识别方法在审
| 申请号： | 201810945062.8 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109065073A | 公开（公告）日： | 2018-12-21 |
| 发明（设计）人： | 孙颖;张雪英;王少玄;宋春晓;吕慧芬;李鸿燕;黄丽霞 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L17/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 任林芳 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及语音情感识别技术领域，具体是一种基于深度SVM网络模型的语音情感识别方法。包括以下的步骤，S100～语音信号的预处理操作：包括端点检测、预加重、分帧加窗；S200～语音信号的情感特征提取：包括韵律特征、MFCC特征和非线性特征；S300～构建深度SVM网络模型对语音信号进行训练与识别。本发明不仅弥补了现有特征在刻画情感状态上的不足，还有效地解决了SVM模型的两个问题：一是模型的性能取决于先验选择的核函数；二是具有单层可调整的网络参数，器模型的表征能力有限。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 语音情感 语音信号 情感特征提取 非线性特征 预处理操作 先验 表征能力 端点检测 情感状态 网络参数 韵律特征 核函数 可调整 有效地 预加重 单层 分帧 构建 加窗 刻画 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度SVM网络模型的语音情感识别方法，其特征在于：包括以下的步骤，S100～语音信号的预处理操作：包括端点检测、预加重、分帧加窗；S200～语音信号的情感特征提取：包括韵律特征、MFCC特征和非线性特征；S300～构建深度SVM网络模型对语音信号进行训练与识别。
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