基于压缩感知的鲁棒性语音情感识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN103021406103021406B(45)授权公告日2014.10.22(21)申请号201210551585.7(56)对比文件CN102419974A,2012.04.18,(22)申请日2012.12.18CN102768732A,2012.11.07,(73)专利权人台州学院WO2011069055A2,2011.06.09,地址318000浙江省台州市市府大道1139张石清等.噪声背景下的语音情感识号别.《西南交通大学学报》.2009,第44卷(第3专利权人赵小明期),442-447.张石清ShiqingZhangetal.RobustFacial(72)发明人赵小明张石清ExpressionRecognitionviaCompressive(74)专利代理机构杭州赛科专利代理事务所Sensing.《Sensors》.2012,第12卷(第333230期),3747-3761.代理人曹绍文审查员祝晔(51)Int.Cl.G10L15/02(2006.01)G10L15/06(2013.01)G10L15/08(2006.01)G10L25/03(2013.01)G10L25/63(2013.01)权权利要求书3页利要求书3页说明书7页说明书7页附图2页附图2页(54)发明名称基于压缩感知的鲁棒性语音情感识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于压缩感知的鲁棒性语音情感识别方法，包含如下步骤：产生含噪声的情感语音样本、建立声学特征提取模块、构建稀疏表示分类器模型、输出语音情感识别结果；有益效果是：充分考虑到自然环境中的情感语音通常会受到噪声的影响，提供一种噪声背景下的鲁棒性语音情感识别方法；充分考虑到不同类型特征参数的有效性，将特征参数的提取从韵律特征和音质特征两方面，扩充到梅尔频率倒谱系数MFCC，进一步提高特征参数的抗噪声效果；利用压缩感知理论中的稀疏表示的判别性，提供一种高性能的基于压缩感知理论的鲁棒性语音情感识别方法。CN103021406BCN103246BCN103021406B权利要求书1/3页1.一种基于压缩感知的鲁棒性语音情感识别方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：产生含噪声的情感语音样本、建立声学特征提取模块、构建稀疏表示分类器模型、输出语音情感识别结果；(1)产生含噪声的情感语音样本，包括：将情感语音样本库的所有语音样本，分为训练样本和测试样本两部分，然后对每一个训练样本和测试样本都添加高斯白噪声，从而产生含噪声的情感语音样本；(2)建立声学特征提取模块，包括：将含噪声的情感语音样本进行声学特征提取，该声学特征提取模块包括三部分：韵律特征参数提取、音质特征参数提取、梅尔频率倒谱系数MFCC提取；(2-1)韵律特征参数提取，包括：基频、振幅和发音持续时间；(2-2)音质特征参数提取，包括：共振峰、频带能量分布、谐波噪声比和短时抖动参数；(2-3)梅尔频率倒谱系数MFCC提取，包括：提取13维MFCC特征及其一阶和二阶导数参数，然后计算出它们的平均值和标准差；(3)构建稀疏表示分类器模型，包括：通过声学特征提取模块，每一个情感语音样本都对应着一个由提取的声学特征参数所构成的特征矢量；将所有情感语音样本所对应的特征矢量都输入到稀疏表示分类器中，用于构建稀疏表示分类器模型；构建稀疏表示分类器的方法是，首先采用稀疏分解的方法，用训练样本对测试样本进行最稀疏表示，即把训练样本看作为一组基，通过求解1-范数最小化的方法得到测试样本的最稀疏表示系数，最后用测试样本与稀疏表示后的残差来进行分类；所述构建稀疏表示分类器的方法，具体步骤如下：给定某一类的训练样本，测试样本看作为同类训练样本的线性组合，即(式1)ththth式中，yk,test表示第k类的测试样本，yk,i表示第k类的第i个训练样本，αk,i表示相应训练样本的权向量，εk则表示误差；对于所有目标类别的训练样本，(式1)可表示为：(式2)式中，c表示所有训练样本的总的类别数；采用矩阵的形式表示(式2)，则yk,test＝Aα+ε(式3)其中(式4)2CN103021406B权利要求书2/3页理论上，在稀疏表示分类器中，要求权向量α中除了与第kth类相关的元素外，其余的元素都应该为零；为了获取权向量α，需要求解下面的L-0范数意义下的最优化问题：(式5)为求解(式5)，将L-0范数最优化问题转化为L-1范数最优化问题求解：(式6)这是一个凸优化问题，可转化为线性规划问题进行求解；为了进一步提高稀疏表示的抗噪声性能，设计一个加权的L-1范数最优化问题，即(式6)可表示为：(式7)其中，权因子变量W可表示为：(式8)式中，σ为一个常数，yrecons(i)＝Aαi