语音信号情感识别的中期报告.docx

语音信号情感识别的中期报告
尊敬的评委老师们，大家好。我是负责语音信号情感识别项目的学生，今天给大家带来中期报告。
首先，我想简要介绍一下我们小组的研究方向。我们的研究目标是通过语音信号分析，识别出说话人在表达中所带有的情感状态，包括但不限于：愤怒、快乐、悲伤、惊讶、恐惧等。我们可以采用机器学习等方法对不同情感状态下的语音信号进行分析和分类，最终实现情感状态的自动识别。
在这个项目中，我们首先需要收集一些带有明确情感的语音数据，用于训练和测试我们的算法模型。因此，我们决定使用一些在线视频或音频资源采集数据，并标注每一个样本的情感类别。目前，我们已经收集了超过300个情感标注数据，包括不同说话人、不同情感状态和不同语境的语音样本。这些数据将为我们的后续研究提供有力的支撑。
在收集完数据后，我们需要选择一些特征参数来描述每一个语音样本。这些特征参数应该能够尽量地反映出语音信号与情感之间的关系。我们对现有的特征参数进行了调研和筛选，根据一些经验规则和算法优化，最终选定了一组较为合适的特征参数集，包括基频、声强、声调等。
在进行实验时，我们尝试了不同的机器学习算法来对语音信号进行情感状态分类。我们比较了SVM、KNN、随机森林等算法的效果，发现在我们的数据集上，随机森林的分类效果要好于其他算法。为了更加准确地评估算法模型的效果，我们采用了交叉验证的方法，获得了较为可靠的分类准确率和召回率等效果指标。
目前，我们已经完成了数据收集和算法模型的初步实验，但仍然存在一些问题和挑战。一是数据量不够充分，我们需要进一步增加数据量，以提高模型的泛化性和鲁棒性。二是特征参数的优化与选取需要更多的探索和实验。三是情感状态之间的辨别和分类还需要更加深入的研究，特别是对于一些比较相似的情感状态，如愤怒和恐惧等，需要更加细致的分类与分析。
总之，我们的语音信号情感识别项目已经初步取得了一些成果，但仍然需要更深入、更全面的研究。我们将努力解决上述问题，争取在项目结题时取得更优秀的研究成果。谢谢。