周 慧，魏霖靜

（甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070）

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)已不能滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的需求，如何讓計(jì)算機(jī)和人的交流不僅能體現(xiàn)基本的信息，還能識(shí)別人類豐富的情感是是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外眾多領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

目前，很多的方法被使用到情感語(yǔ)音的識(shí)別中。如文獻(xiàn)[1]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，文獻(xiàn)[2]利用特征空間分解方法，文獻(xiàn)[3]實(shí)現(xiàn)了利用KNN方法的情感語(yǔ)音的識(shí)別。文中利用LS-SVM分類，實(shí)現(xiàn)了對(duì)4種基本情感的分類識(shí)別。

1 LS-SVM基本理論

LS-SVM最小二乘支持向量機(jī)是標(biāo)準(zhǔn)SVM的一種推廣形式，它具有SVM的優(yōu)點(diǎn)，也具有自身的特點(diǎn)。其基本理論如下[4-5]：

假設(shè)訓(xùn)練樣本集為（xi，yi），i=1，2，3，…，n，xi∈Rn為訓(xùn)練樣本的輸入，yi∈R為訓(xùn)練樣本的輸出。利用一非線性映射將樣本從原空間映射 φ（·）到高維特征空間 φ（xi），在高維特征空間中構(gòu)造最優(yōu)決策函數(shù)：

利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，尋找（1）式中的最優(yōu) ω和b值：

上式中：‖ω‖2為控制模型的復(fù)雜度，C為正規(guī)化參數(shù)，Remp為損失函數(shù)ε，也稱為經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)。損失函數(shù)ε的不同，支持向量機(jī)模型就不同。在最小二乘支持向量機(jī)中損失函數(shù)ε，即Remp=。

基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則來(lái)確定決策函數(shù)最優(yōu)ω和b值可轉(zhuǎn)換為求解以下最優(yōu)解：

利用拉格朗日方法求解這個(gè)優(yōu)化問(wèn)題：

根據(jù)優(yōu)化條件：

得到函數(shù)的估計(jì)為：

其中核函數(shù)K（xi，xj）=φ（xi）·φ（xj），從而優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性方程組的解：

得到非線性決策函數(shù)：

2 情感語(yǔ)音分類及數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

人類的情感是一個(gè)復(fù)雜且不容易準(zhǔn)確描述的問(wèn)題，至今也沒(méi)有一種統(tǒng)一的定義。文中作為初步探索，將情感種類按常見的4種分類憤怒，高興，中性，悲傷劃分，并邀請(qǐng)4名學(xué)生在誘惑情感的情況下錄制了20句實(shí)驗(yàn)語(yǔ)音。

3 情感特征參數(shù)的提取

情感語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)涉及到時(shí)域、頻域、倒譜域及統(tǒng)計(jì)等方面，文中選取了短時(shí)能量，基頻相關(guān)參數(shù)，語(yǔ)速，共振峰作為特征[6-7]。

3.1 短時(shí)能量

語(yǔ)音信號(hào)的能量是隨時(shí)間的變化而變化的，在語(yǔ)音信號(hào)中的清音和濁音之間能量差別是顯著的。根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)自身非平穩(wěn)，準(zhǔn)周期等特點(diǎn)，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)分幀加窗后來(lái)計(jì)算10～30 ms時(shí)間內(nèi)的能量。

設(shè)初始的語(yǔ)音信號(hào)為x（l），進(jìn)行分幀后得到第n幀的語(yǔ)音信號(hào)為xn（m），則第n幀的語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)能量En可以表示為：

上式中的N為窗長(zhǎng)。

文中得到的不同情感的平均短時(shí)能量關(guān)系為：憤怒（0.16）>高興（0.08）>悲傷（0.04）>中性（0.01）。

3.2基 頻

發(fā)出的聲音可分為清音和濁音。當(dāng)發(fā)出濁音的時(shí)候由于聲帶振動(dòng)而引起的振動(dòng)頻率稱為基頻，語(yǔ)音中的基頻直接決定了語(yǔ)音中音調(diào)的高低。不同情感下語(yǔ)音的基頻差異也很大。對(duì)于基頻的獲取，可以采用多種方法。如自相關(guān)法，小波變換法，線性預(yù)測(cè)殘差倒譜法等等，不同的方法有缺點(diǎn)也不同。文中選取了比較典型的自相關(guān)方法提取相關(guān)語(yǔ)音的基頻。

3.3語(yǔ) 速

語(yǔ)速，指發(fā)音的速度。無(wú)外界因素時(shí)，每一個(gè)人的語(yǔ)速是基本恒定的。當(dāng)有外界因素的影響時(shí)，語(yǔ)速就會(huì)變的不穩(wěn)定，加快或者放慢。根本上來(lái)講，語(yǔ)速的變化實(shí)際上是不同情感的一種體現(xiàn)。憤怒時(shí)語(yǔ)速加快，悲傷時(shí)語(yǔ)速就會(huì)自然的變慢。在實(shí)驗(yàn)中，可用下列公式來(lái)描述語(yǔ)速：

3.4 共振峰

在語(yǔ)音學(xué)中，可以用來(lái)描述人類聲道共振現(xiàn)象。當(dāng)元音激勵(lì)進(jìn)入聲道時(shí)會(huì)引起共振特性，產(chǎn)生一組共振頻率，這就是共振峰，一般包括共振峰頻率位置和頻帶寬度。同一個(gè)說(shuō)話人攜帶不同情感說(shuō)話時(shí)的共振峰差異也是明顯的，因此語(yǔ)音信號(hào)的前3～4個(gè)共振峰也經(jīng)常用作情感識(shí)別的特征參數(shù)。

4 基于LS-SVM的情感語(yǔ)音識(shí)別

在最小二乘支持向量機(jī)分類時(shí)，要對(duì)核函數(shù)進(jìn)行選取。文中采用了徑向基函數(shù)（RBF）核函數(shù)，利用交叉驗(yàn)證的方法確定其中的兩個(gè)參數(shù)。

圖1 情感語(yǔ)音識(shí)別原理圖Fig.1 Schematic diagram of emotional speech recognition

文中將錄制的情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，然后提取出了相應(yīng)的情感特征參數(shù)，并將特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化處理。隨機(jī)抽取80%的數(shù)據(jù)樣本，建立基于LS-SVM的分類識(shí)別模型，并進(jìn)行了集內(nèi)測(cè)試和集外測(cè)試。

表1 情感語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果Tab.1 Results of emotional speech recognition

5 結(jié)束語(yǔ)

文中利用LS-SVM實(shí)現(xiàn)了4種基本情感分類的情感語(yǔ)音識(shí)別，從識(shí)別率來(lái)看，基本情感在集內(nèi)測(cè)試中識(shí)別率高。但在整個(gè)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中還是存在著不足，比如訓(xùn)練和測(cè)試中高興和憤怒的情感特征區(qū)分度相對(duì)其他情感較低，因此增加情感的分類和特征的表示還是今后需要研究的重點(diǎn)。

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