發(fā)布時間：2020-04-03 11:18

【摘要】：語音情感識別是從給定語音段中自動獲取情感類型的技術(shù),隨著商業(yè)和教育等領(lǐng)域?qū)η楦凶R別需求的不斷增加,發(fā)展高準確率的語音情感識別系統(tǒng)成為了語音領(lǐng)域的一個熱門研究方向。而基于深度學(xué)習(xí)的語音情感識別方法,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)在這一領(lǐng)域得到了研究者們的重視,一些初步研究取得了良好效果,表現(xiàn)出比較大的研究潛力。然而對于CNN語音情感識別模型仍然有幾個方面需要研究和探索,首先,什么樣的特征更適合于CNN語音情感識別模型。其次,如何合理地設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),使其能有效學(xué)習(xí)到情感區(qū)分性信息,最后數(shù)據(jù)不足的問題是制約語音情感識別發(fā)展的一大難題,因此如何利用更多輔助數(shù)據(jù)來提高識別準確率的方法有待于去探索。針對這這些問題,本文展開了研究和實驗。為了探究特征對情感識別的影響,本文首先建立了一個端到端CNN語音情感識別系統(tǒng),并且在多種特征上進行實驗,發(fā)現(xiàn)語譜圖特征對于語音情感識別有著最佳的性能。在此基礎(chǔ)之上本文進一步對于語譜圖的不同頻域段進行了探索,發(fā)現(xiàn)低頻率段對于情感識別有著重要的作用。同時本文還對不同情感類別的CNN的激活值進行了研究,以探索不同高層特征區(qū)別。這些研究有助于理解不同情感在時頻區(qū)域上的分布特性。為了進一步利用CNN模型所輸出的高層時頻信息,產(chǎn)生更有效的情感區(qū)分性特征,本文使用雙線性池化方法來對CNN語音情感識別模型的高層特征進行建模,它能計算情感高層特征各維度之間的相關(guān)性,產(chǎn)生更為豐富的情感特征表示。然而由于情感數(shù)據(jù)集規(guī)模的限制,造成雙線性池化的訓(xùn)練較為困難,因此本文使用分解雙線性池化對輸出特征進行降維,明顯提升了語音情感識別的準確率�；�于雙線性池化理論,本文又進一步提出了基于注意力機制的注意力池化語音情感識別模型,通過引入自頂向下和自底向上注意力權(quán)重圖,使得各個情感類別得到更好的區(qū)分,提升了識別性能。為了利用額外信息,解決情感識別數(shù)據(jù)不足的問題,同時提高識別準確率,本文提出了利用音素信息和說話人信息的語音情感識別方法。針對音素特征,使用了具有兩個分支的CNN網(wǎng)絡(luò)來協(xié)同訓(xùn)練語音和音素特征。針對說話人信息,本文提出了使用殘差適應(yīng)模型進行說話人到情感的域適應(yīng)。這一方法先通過帶有說話人標簽的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個深度殘差網(wǎng)絡(luò),再使用情感數(shù)據(jù)集訓(xùn)練適應(yīng)模塊,以此利用說話人數(shù)據(jù)集提供的輔助信息來提升情感識別性能。實驗驗證表明利用音素和說話人的情感識別模型均大幅超過僅利用語音特征的模型。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN912.34;TP18

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本文編號：2613304