基于混沌特性的情感语音特征提取

根据语音发声过程中的混沌特性，应用非线性动力学模型分析情感语音信号，提取了该模型下情感语音信号的非线性特征以及常用的声学特征(韵律特征和mfcc)．设计情感语音识别对比实验，将非线性特征与不同声学特征融合并验证了该组合下的情感识别性能，研究了语音信号混沌特性对情感语音识别性能的影响．实验选用德国柏林语音库4种情感(高兴、愤怒、悲伤和中性)作为语料来源，支持向量机网络用于情感识别．结果表明，非线性特征有效表征了情感语音信号的混沌特性，与传统声学特征结合后，情感语音识别性能得到了显著提高．