基于样本熵与MFCC融合的语音情感识别

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基于F-DFCC融合特征的语音情感识别方法

现代电子技术Modern Electronics TechniqueMar. 2024Vol. 47 No. 62024年3月15日第47卷第6期0 引言语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER ）在人机交互和计算机辅助人际交流等应用中发挥着重要作用。

然而，由于自发情感表达的微妙性和模糊性，要使机器完全正确地解释出语音信号中所包含的情感是具有挑战性的。

尽管SER 已经得到了广泛的应用，但它的性能远远低于人类，识别过程仍然受到很多因素的困扰，因此，有必要进一步提高SER 系统的性能。

深度学习网络，例如卷积神经网络（CNN ）和递归神经网络（RNN ）等[1]，在SER 任务中表现出较高的效率，识别精度较传统方法也有了很大的提高。

注意力机制可以动态地聚焦于某些部分，目前已经被应用于神经网络中。

S. Mirsamadi 等将局部注意力机制引入语音神经网络，DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2024.06.021引用格式：何朝霞，朱嵘涛，罗辉.基于F‐DFCC 融合特征的语音情感识别方法[J].现代电子技术，2024，47（6）：131‐136.基于F⁃DFCC 融合特征的语音情感识别方法何朝霞1，朱嵘涛1，罗辉2（1.长江大学文理学院，湖北荆州 434023； 2.东北林业大学计算机与控制工程学院，黑龙江哈尔滨 150040）摘要：结合神经网络、并行多特征向量和注意力机制，有助于提高语音情感识别的性能。

基于此，从前期已经提取的DFCC 参数入手，提取I‐DFCC 和Mid‐DFCC 特征参数，利用Fisher 比选取特征参数构成F‐DFCC ；再将F‐DFCC 特征参数与LPCC 、MFCC 特征参数进行对比并融合，输入到含双向LSTM 网络及注意力机制的ECAPA‐TDNN 模型中；最后，在CASIA 和RAVDESS 数据集上验证F‐DFCC 融合特征参数的有效性。

基于MFCC特征提取和改进SVM的语音情感数据挖掘分类识别方法研究

第３７卷第８期计算机应用与软件Ｖｏｌ３７Ｎｏ．８２０２０年８月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｕｇ．２０２０基于ＭＦＣＣ特征提取和改进ＳＶＭ的语音情感数据挖掘分类识别方法研究张钰莎１　蒋盛益２１（湖南信息学院电子信息学院　湖南长沙４１０１５１）２（广东外语外贸大学信息学院　广东广州５１０００６）收稿日期：２０１９－０１－０９。

国家自然科学基金项目（６１５７２１４５）；湖南省自然科学基金项目（２０２０ＪＪ５３９７）。

张钰莎，副教授，主研领域：数据挖掘，自然语言处理。

蒋盛益，教授。

摘　要设计一种语音情感数据挖掘分类识别方法。

对语音情感信号进行预处理，进一步从语音话语中提取Ｍｅｌ频率倒谱系数（ＭＦＣＣ）和Ｍｅｌ能谱动态系数（ＭＥＤＣ）；使用支持向量机（ＳＶＭ）来分类不同的情绪状态，如愤怒、快乐、悲伤、中立、恐惧等，并基于径向基函数（ＲＢＦ）内核进行训练阶段；应用柏林情感数据库和ＣＡＳＩＡ汉语情感语料库从情绪语音文件中提取特征。

实验结果表明，柏林数据库和ＣＡＳＩＡ汉语情感语料库的正确识别率分别为８２％和９０．３９％。

与几种先进的对比方法进行比较，该方法在不同降维、不同信噪比下均取得了最优的识别精度。

关键词语音情感识别　支持向量机　数据挖掘　Ｍｅｌ频率倒谱系数　Ｍｅｌ能谱动态系数中图分类号　ＴＰ３９１文献标志码　ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２０．０８．０２８ＳＰＥＥＣＨＥＭＯＴＩＯＮＤＡＴＡＭＩＮＩＮＧＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮＡＮＤＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＭＦＣＣＦＥＡＴＵＲＥＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＡＮＤＩＭＰＲＯＶＥＤＳＶＭＺｈａｎｇＹｕｓｈａ１　ＪｉａｎｇＳｈｅｎｇｙｉ２１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＨｕｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１５１，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｉｇｎＳｔｕｄｉｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＷｅｄｅｓｉｇｎａｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｄａｔａｍｉｎｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｓｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｗａｓｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅＭｅｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｅｐｓｔｒａｌｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＭＦＣＣ）ａｎｄｔｈｅＭｅｌｅｎｅｒｇｙｓｐｅｃｔｒｕｍｄｙｎａｍｉｃｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＭＥＤＣ）ｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｓｐｅｅｃｈｄｉｓｃｏｕｒｓｅ；ＳＶＭｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎａｌｓｔａｔｅｓ，ｓｕｃｈａｓａｎｇｅｒ，ｈａｐｐｉｎｅｓｓ，ｓａｄｎｅｓｓ，ｎｅｕｔｒａｌｉｔｙ，ｆｅａｒ，ｅｔｃ．，ａｎｄｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｐｈａｓｅｉｓｂａｓｅｄｏｎａｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＲＢＦ）ｋｅｒｎｅｌ；ｔｈｅＢｅｒｌｉｎＥｍｏｔｉｏｎＤａｔａｂａｓｅａｎｄｔｈｅＣＡＳＩＡＣｈｉｎｅｓｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｃｏｒｐｕｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍｅｍｏｔｉｏｎａｌｓｐｅｅｃｈｆｉｌｅｓ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｓｏｆｔｈｅＢｅｒｌｉｎｄａｔａｂａｓｅａｎｄｔｈｅＣＡＳＩＡＣｈｉｎｅｓｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｃｏｒｐｕｓａｒｅ８２％ａｎｄ９０．３９％，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓｅｖｅｒａｌａｄｖａｎｃｅｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｏｕｒｍｅｔｈｏｄａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｂｅｓｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔＳＮＲ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＳｐｅｅｃｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ＳＶＭ　Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ　ＭＦＣＣ　ＭＥＤＣ０　引　言语音情感识别是当前研究热点，在人机交互（ＨｕｍａｎＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，ＨＣＩ）领域的应用价值日益突显［１－２］。

基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法

基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法
基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法是一种改进的语音端点检测算法，它结合了谱熵和梅尔频率倒谱系数的特点，提高了语音端点检测的准确率。

首先，该方法通过提取带噪语音信号的梅尔频率倒谱系数中的第一维参数MFCC0，将其与谱熵的乘积作为最终区分语音段和背景噪声段的融合特征参数。

梅尔频率倒谱系数能够有效地描述语音信号的短时特性，而谱熵则可以反映语音信号的平坦程度，用于区分语音段和噪声段。

其次，该方法结合模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则(BIC)算法对MFPH特征参数门限值进行自适应估计。

模糊C均值聚类算法可以将特征参数进行聚类，使得相似的特征参数归为一类，从而更好地进行语音端点检测。

贝叶斯信息准则(BIC)算法则可以用于估计最佳的聚类数目，提高聚类的准确性和稳定性。

最后，该方法采用双门限法进行语音端点检测。

在确定了特征参数门限值后，通过比较语音信号的特征参数与门限值的大小关系，可以判断语音信号的起始点和结束点，从而实现语音端点检测。

实验结果表明，与传统方法相比，基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法在低信噪比环境下具有更高的准确率。

这主要是因为该方法综合考虑了语音信号的短时特性和频谱平坦度，能够更准确地描述语音信号的特点，从而提高了语音端点检测的准确率。

机器学习技术如何辨识语音中的说话人和情感

机器学习技术如何辨识语音中的说话人和情感1.说话人身份辨识：说话人身份辨识是指根据语音数据中人的声音特征，确定该人的身份。

常见的方法包括使用声纹识别和说话人识别技术。

声纹识别是通过人的声音特征来辨识说话人身份，常用的算法包括高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。

说话人识别是通过声学特征、语言特征和共振特征等来识别说话人身份，常用的算法有线性鉴别分析（LDA）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

2. 情感辨识：情感辨识是指通过语音信号分析来确定说话人的情感状态，如愤怒、喜悦、悲伤等。

常见的方法包括使用情感识别技术和声学特征提取技术。

情感识别技术可以使用机器学习算法对语音信号进行分类，常用的算法有支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。

声学特征提取技术可以通过提取语音信号的声调、能量、时长等特征来分析说话人的情感状态，常用的特征包括基频、谐波、频谱峰值等。

3.数据预处理：在进行说话人身份辨识和情感辨识之前，需要进行数据预处理来准备语音数据。

预处理的方法包括语音信号的分帧、预加重、频谱分析和特征提取等。

分帧是将语音信号分成短时间片段，以便对每个时间片段进行分析。

预加重是通过高通滤波器来加强高频部分的能量，以减少后续分析过程中的冗余信息。

频谱分析是通过傅里叶变换将时间域的语音信号转换为频域的频谱图，以提取语音信号的频谱信息。

特征提取是从频谱图中提取有用的特征，如MFCC、谱熵等，用于后续的分类和识别。

总之，机器学习技术可以通过提取语音信号的声音特征，实现语音说话人身份辨识和情感辨识。

这些技术可以应用于语音识别、情感识别、智能助理等领域，为人机交互和智能系统提供更加智能和个性化的服务。

采用GW-MFCC模型空间参数的语音情感识别

采用GW-MFCC模型空间参数的语音情感识别沈燕;肖仲喆;李冰洁;周孝进;周强;陶智【摘要】针对单一语音特征对语音情感表达不完整的问题，将具有良好量化和插值特性的LSF参数与体现人耳听觉特性的MFCC参数相融合，提出基于线谱权重的MFCC（WMFCC）新特征。

同时，通过高斯混合模型来对该参数建立模型空间，进一步得到GW-MFCC模型空间参数，以获取更高维的细节信息，进一步提高情感识别性能。

采用柏林情感语料库进行验证，新参数的识别率比传统的MFCC和LSF分别有5.7%和6.9%的提高。

实验结果表明，提出的WMFCC以及GW-MFCC参数可以有效地表现语音情感信息，提高语音情感识别率。

%Aiming the insufficient expression of speech emotion with single type of speech features, a new feature weight-ed MFCC(WMFCC) is proposed combining LSF with good interpolation and quantization performance and MFCC which presents human hearing characters. GMM model is applied to this feature to obtain high level model space parameter GW-MFCC in order to further improve the emotion recognition rate with detailed information. Experiments are carried out on EMO-DB. The correct recognition rates are 5.7% and 6.9% higher than using MFCC and LSF respectively. The experiment results show that the GW-MFCC feature can effectively convey emotional information in speech, thus can improve the performance in the emotion recognition.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)010【总页数】5页(P219-222,226)【关键词】语音情感识别;线谱对频率(LSF);Mel频率倒谱系数(MFCC);高斯混合模型;模型空间【作者】沈燕;肖仲喆;李冰洁;周孝进;周强;陶智【作者单位】苏州大学物理科学与技术学院，江苏苏州 215006;苏州大学物理科学与技术学院，江苏苏州 215006;苏州大学物理科学与技术学院，江苏苏州215006;苏州大学物理科学与技术学院，江苏苏州 215006;苏州大学物理科学与技术学院，江苏苏州 215006;苏州大学物理科学与技术学院，江苏苏州 215006【正文语种】中文【中图分类】TP391情感信息是人类交流中的重要组成部分，渗入到人类日常生活交流中的方方面面。

基于音频特征MFCC的说话人识别

基于音频特征MFCC的说话人识别摘要本设计利用MATLAB实现了一个完整的基于音频特征MFCC的说话人识别系统，包括前期的语音处理，特征提取以及后期的模型训练，测试。

在前期语音处理和特征提取方面，使用了Mel倒谱系数(MFCC)作为特征参数，与线性预测倒谱系数(LPCC)相比，MFCC参数的突出优点是不依赖全极点语音产生模型的假定，考虑了人耳的听觉感知特性，抗噪声和抗频谱失真能力较强，从而提高识别系统的性能。

目前，在模式训练中常用的方法有动态时间规整（DTW）方法，高斯混合模型（GMM）方法，VQ矢量量化模型等。

VQ法与其他方法比较，该模型匹配不依赖参数的时间顺序，它是基于这样一种假设前提的：说话人的语音特征在特征空间中分布在一些特定的范围里，形成了一些特定的聚类中心，因此可以用这些聚类中心的位置作为说话信息的描述，又不会对精度造成太大的影响，比较实用并且相对简单，因此在本设计中可以采用VQ模型。

关键词：说话人识别； MFCC参数；VQ模型AbstractThis design uses MATLAB implements a complete audio features based on MFCC's speaker diarization system, including early speech processing, feature extraction, and the late model training and testing. In the early voice processing and feature extraction, the use of the Mel cepstral coefficients (MFCC) as the characteristic parameters, and compared with linear prediction cepstral coefficients (LPCC), , MFCC parameters are not dependent on the outstanding merits of all-pole speech production model assumes that , taking into account the perceptual characteristics of the human ear, the ablity of anti-noise and anti-spectral distortionAt present is strong, it improves the performance of diarization systems. The mode of training methods commonly used in dynamic time warping (DTW) method, Gaussian mixture model (GMM) method, VQ vector quantization model. VQ method compared with other methods, the model matching does not denpend on the time sequence dependent parameters, which is based on the assumption: the speaker's voice characteristics of the distribution in the feature space in some specific areas, the formation of a specific polymer Class center, so you can position the cluster center to speak of information as described, would not significantly affect the precision, more practical and relatively simple, it can be used in the design of VQ model.Key words: speaker identification; MFCC parameters; VQ model目录第一章绪论• 1.1说话人识别概述在生物学和信息科学高度发展的今天，生物认证技术作为一种便捷、先进的信息安全技术开始在全球电子商务时代崭露头角。

《基于脑电信号样本熵的情感识别》范文

《基于脑电信号样本熵的情感识别》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要分支，近年来在心理学、人机交互、智能辅助系统等领域得到广泛关注。

传统的情感识别主要基于语言、语音、面部表情等模态进行。

然而，随着研究的深入，人类情感的脑机制逐渐被揭示，基于脑电信号（EEG）的情感识别技术成为研究热点。

本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法，以期为情感计算提供新的思路和方向。

二、脑电信号与情感识别脑电信号是大脑活动时产生的电信号，具有高时间分辨率和低空间分辨率的特点。

研究表明，不同情感状态下，大脑的电活动会发生变化，因此脑电信号可以作为情感识别的有效依据。

然而，由于脑电信号具有高度的非线性和非平稳性，如何从这些数据中提取出有效的情感特征成为关键问题。

三、样本熵理论及应用样本熵是一种用于衡量序列复杂性的统计量，其基本思想是通过比较不同序列的相似性来计算熵值。

在脑电信号处理中，样本熵可以用于衡量脑电信号的复杂性和规律性。

本文将样本熵理论引入到情感识别中，通过对不同情感状态下的脑电信号进行样本熵计算，以期提取出与情感相关的特征。

四、基于样本熵的情感识别方法1. 数据采集：首先，需要采集不同情感状态下的脑电信号样本。

这些样本可以通过实验或实际场景获得，如观看不同情绪的影片或图片等。

2. 预处理：对采集到的脑电信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高信号的质量。

3. 计算样本熵：对预处理后的脑电信号进行样本熵计算，提取出与情感相关的特征。

4. 特征提取与分类：通过机器学习算法对提取出的特征进行分类和训练，建立情感识别模型。

5. 评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，提高情感识别的准确性和鲁棒性。

五、实验结果与分析本文通过实验验证了基于样本熵的情感识别方法的可行性和有效性。

实验结果表明，该方法能够有效地从脑电信号中提取出与情感相关的特征，并实现较高的情感识别准确率。

同时，通过对不同情感状态下的样本熵进行比较和分析，可以进一步揭示不同情感状态下的脑电活动规律和特点。

基于深度学习的语音处理与情感识别技术研究

基于深度学习的语音处理与情感识别技术研究概述语音是人类最传统和最基本的交流方式之一。

然而，要准确地理解和识别语音中的情感内容对计算机系统来说却是一项具有挑战性的任务。

近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的语音处理与情感识别技术取得了显著的突破。

本文将对这一领域进行分析和探讨。

第一部分：语音处理技术语音处理是指将语音信号转化为可供计算机分析和处理的形式。

在基于深度学习的语音处理技术中，关键的一步是特征提取。

传统的语音处理方法主要使用基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的特征提取算法，但这种方法往往需要依赖人工特征提取和预处理，且对于不同的语音数据可能效果不佳。

相比之下，基于深度学习的语音处理技术可以自动学习最佳特征表示，避免了手动特征提取的瓶颈。

深度学习方法在语音处理中的主要应用是利用深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行语音特征的学习和提取。

CNN能够通过多层卷积和池化操作获取输入语音信号的局部和全局特征。

而RNN则能够捕捉到语音信号的序列特征，使得模型能够对长期依赖关系进行建模。

同时，LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）等变种网络结构也被广泛应用于语音处理任务中，以解决RNN模型中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。

第二部分：情感识别技术情感识别是指通过语音信号分析和处理，判断出语音中所包含的情感信息。

对于计算机系统来说，准确识别和理解语音中的情感内容是实现自然交互的关键。

基于深度学习的情感识别技术主要包括特征提取和分类两个步骤。

在特征提取方面，情感识别任务主要采用两种类型的特征：声学特征和语言特征。

声学特征是指通过对语音信号的频谱、声调和声音强度进行分析和提取。

而语言特征则是指通过对语音信号中的文本内容进行语义分析和情感标注。

基于深度学习的方法可以同时学习和融合这两种特征，以实现更准确的情感识别。

在分类方面，常用的深度学习方法包括多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）。

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ｌ概述
语音情感识别是人机交互和情感计算研究的重要领域之
一
由于计数自身匹配值而造成的偏差，弥补了近似熵对微小的
复杂性变化不灵敏的缺陷。样本熵定义为数据向量在由ｍ维增加至ｍ＋维时继续保持其相似性的条件概率。设原始数据１为（，（）ｘＮ），共 Ⅳ 个点，其样本熵计算步骤如下＿：１２，（） …，５Ｊ（）１按序号连续顺序组成一组ｍ维矢量：
中圈分类号：Ｔ３１２Ｐ９．４
基于样本熵与ＭＦＣ融合的语音情感识别Ｃ
屠彬彬，于凤芹
（江南大学物联网工程学院，江苏无锡２４２）１１２
摘
要：提出一种基于样本熵与Ｍｅ频率倒谱系数（Ｃ）ｌＭＦＣ融合的语音情感识别方法。利用支持向量机分别对样本熵统计量与ＭＦＣ进行Ｃ
。
目前，大量研究都是针对提高情感语音识别正确率的，
文献［】１提取了语音的基频、短时能量、共振峰及其统计值等３６维韵律特征，对生气、高兴、悲伤和惊奇这４种情感的最
优识别率仅为６．６Ｏ％。文献［］２采用Ｍｅ频率倒谱系数（ｌｌＭｅ — ｆｑｅｃｅｓａＣｅｃｅｔＭＦＣ及其一阶差分作为情ｒｕｎｙＣｐｔｌｏｆｉｓｅｒｉｎ，Ｃ）
ＣｅｉｉｔＭＦＣ．ａｌｅｔｐａｉｉａｄＭＦＣａｅｍｏｅｅｔｕｐｒＶｅｔｒｃｉｅＳｏｆｃｅｓＣ）ＳｍｐｅｎｒｙｓｔｔｎＣｒｎ（ｏｔｓｃｄｌｗｉＳｐｏｔｃｏｈｎ（ＶＭ）ｅｐｃｉｅｙｏｏｔｉｔｅｒｂｂｌｉｆｄｈＭａｒｓｅｔｌｂａｎｈｏａｉｔｓｖｔｐｉｅｏ
处理，计算其属于高兴、生气、厌烦和恐惧４种情感的概率，用加法规则和乘法规则对情感概率进行融合，得到识别结果。仿真实验结采
果表明，该方法的识别率较高。
关健词：语音情感识别；样本熵；Ｍｅ频率倒谱系数；支持向量机ｌ
ＳｐｅｃｅｈＥｍｏｉｎＲｅｏｎｉｉｎｔｏｃｇｔｏ
［ｓｒｃ］ＴｉｐｐｒｐｏｏｅｔｏｆｓｅｃｍｏｉｎｒｃｇｉｏａｅｎｆｓｏｆｓｍｐｅｅｔｐｎｌｅｕｎｙＣｅｓａＡｂｔａｔｈｓａｅｒｐｓｓａｍｅｄｏｐｅｈｅｔｅｏｎｔｎｂｓｄｏｕｉｎｏａｌｎｒｙａｄＭｅ— ｑｅｃｐｔｌｈｏｉｏｒｆｒ
ＢａｅｎＦｕｉｎ０ａｐｅＥｎｒｐｎＦＣＣｓｄＯｓｏｆＳｍｌｔｏｙａｄＭ
ＴＵｎｂｎ．ＵｎｇｑｉＢｉ－ｉＹＦｅ — ｎ
（ｃｏｌｆｎｅｎｔｆｈｓｎｉｅｒｇＪｎｎｎＵｎｖｒｉ，ｘ１１２ＣｉａＳｈｏＩｔｒｅｏＴｍｇｇｎｅｉ，ｉｇａｉｅｓｔＷｕｉ４２，ｈｎ）ｏＥｎａｙ２
ＭＦＣ和固有模态函数分量，并运用决策融合方法进行说话Ｃ
［ｘ川＝ｍｘ（，（ａ）
—
ｆ七＋十）（伽一
（２）
人识别，取得了较好的效果。文献【】出采用样本熵表示非４提线性动力学系统产生新信息的速率，它能描述信号微小的复杂性变化，反映信号序列中的新信息量的大小以及新信息量
ｘ（＝（，ｉ１…，ｉｍ１，：～ｍ＋ｆｌｆｘ＋）ｘ＋一）ｉ１Ｎ— １））（，（Ｊ
应元素中差值最大的一个，即：
（１）
（定义Ｘ（与Ｘ（之间的距离【ｆ】２）ｉ别特征，平均识别率为７．％。文献［］４４３提取语音信号的
第３８卷第７期
Ｖ＿．０３８１
・
计
算
机
工
程
２１０２年４月
Ａｐｉ０１ｒｌ２２
ＮＯ７．
ＣｏｕｅｍｐｔｒＥｎｇｎｅｉｇｉｅｒｎ
人工智能及识别技术・
文章编号：００４８０２７＿４—０１０＿３２（１０＿ｏ２＿文献标识码：２）－ｌ３Ａ
ｈｐｙａｇｙ，ｏｅｎｆａｄＴｈｕａｄｐｏｕｔｒｅｒｓｄｔｕｅｔｅｐｏａｌｉｓｔａｎｔｅｆｎｌｅｉｉｎＳｉｕａｉｎｒｓｌｓｄｍｏｓｒｔａｐ，ｎｒｂｒｄａｄａｉ．ｅｓｍｎｒｄｃｕｌｓａｅｕｅｆｓｈｒｂｂｉｔｅｏｇｉｈａｃｓｏ．ｍｌｔｏｅｕｔｅｎｔａｅｒｏｉｉｄ
ｔａｅｏｎｔｏａｅｏｔｉｅｔｅｐｏｓｄｍｅｈｄｉｉｈ．ｈｔｈｅｒｃｇｉｉｎｒｔｂｎｄｗｉｔｒｐｏｅｔｏｈｇｔａｈｈｓ
Ｅｙｒｓｐｅｈｅｔｎｒｃｇｉｏ；ａｌｅｔｐ；ｌｒｑｅｃｅｓａＣｅｆｉｔＭＦＣ；ｕｐｒＶｃｏｃｉｅＳＫｅｄ］ｓｅｃｉｏｎｔｎｓｍｐｅｎｒｙＭｅｆｕｎｙＣｐｔｌｏｆｃｅｓＣ）Ｓｐｏｔｅｔｒｗｏｍｏｏｅｉｏ —ｅｒｉｎ（Ｍａｈｎ（ＶＭ）ＤＯＩ１．９９．ｓ．０ —４８２１．７０７：０３６／ｉｎ１０３２．０２０．ｊｓ０４