[发明专利]基于多粒度动静态融合特征的语音情感识别方法、装置、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201910496244.6 | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN110246518A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 李海峰;徐聪;马琳;薄洪健;丰上;陈婧;李洪伟;王子豪;孙聪珊 | 申请（专利权）人： | 深圳航天科技创新研究院 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/03;G10L25/18;G10L25/45 |
| 代理公司： | 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙) 44451 | 代理人： | 黎健任 |
| 地址： | 518000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多粒度动静态融合特征的语音情感识别方法、装置、系统及存储介质，该语音情感识别方法包括如下步骤：第一步，帧计算步骤：以帧为单位计算出每一帧的韵律学特征、谱相关特征及声音质量特征；第二步，段粒度特征的提取步骤：通过统计计算得到整句语料的大粒度静态全局特征，同时利用高斯窗对在时序上相邻的帧特征进行卷积，得到多粒度时变动态特征。本发明的有益效果是：本发明提出多粒度动静态特征融合情感语音分析技术，对语音从三个不同的粒度进行特征的提取，从而得到多粒度时变动态特恒，使得特征既能刻画说话人的总体语音特征，又能描述语音情感特征随时间的变化，让提取的特征更加有效。 | ||
| 搜索关键词： | 语音情感 存储介质 时变 融合 时序 动态特征 计算步骤 静态特征 粒度特征 情感语音 全局特征 统计计算 语音特征 质量特征 大粒度 高斯窗 卷积 语料 语音 刻画 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于多粒度动静态融合特征的语音情感识别方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，帧计算步骤：以帧为单位计算出每一帧的韵律学特征、谱相关特征及声音质量特征；第二步，段粒度特征的提取步骤：通过统计计算得到整句语料的大粒度静态全局特征，同时利用高斯窗对在时序上相邻的帧特征进行卷积，得到多粒度时变动态特征，使得多粒度时变动态特征既能刻画说话人的总体语音特征，又能描述语音情感特征随时间的变化。
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