老年人语音情感识别系统设计与实现-第4章上

第4章老年人语音情感识别系统详细设计与实现

第二章、第三章以系统研究背景为基础，对系统进行需求分析，设计系统整

建立情感语料库

语音增强特征提取模型训练

采集的老年人

语音语音增强特征提取识别阶段

输入分类器

对重点步骤进行介绍：

1. 建立情感语料库。选择中科院语音库CASIA 和老人语音情感库EESDB 作为情感语料库。系统选取两种库中四种公共的情感状态进行训练：生气（angry ），喜悦（happy ），中性（neutral ）和悲伤（sad ）。这四种情感易于区分，对应于老年人在日常生活中的精神状态，为子女关怀老人提供参考。

2. 语音增强。实际环境中，噪声的来源多种多样。针对老年人带噪语音，使用语音增强技术尽可能地消除信号中的噪声，使处理后的语音接近纯净语音，从而提高系统性能及语音情感识别的结果。

3. 特征提取。在特征提取前，需要预先开展语音信号的预处理工作。对语音信号进行短时分析，将语音信号交叠分帧，使用窗函数截取其中一段，进行FFT，为特征提取做准备。对预处理完成的语音信号进行情感特征提取，对特征进行尺寸和格式调整，使其满足训练学习要求。

4. 训练识别。利用提取的特征，选择合适的语音情感识别训练模型，调整网络结构及训练参数，对语音样本进行训练和学习，得到训练模型。语音样本从训练模型输出后，使用分类器进行分类，最终得出情感分类的结果。

在上述流程中，语音采集属于系统数据采集层，语音增强、特征提取、训练识别属于系统数据处理层。

4.2 软件功能模块概述

老年人语音情感识别系统由老年人客户端、子女客户端及后台服务端组成。

系统设计

基于单片机的语音控制小车的开题报告_共4页

一、选题的依据、意义和理论或实际应用方面的价值随着现代生活水平的不断提高，人们对智能化产品有着巨大的需求，语音智能控制作为简单快捷方便的操作方式得到越来越广泛人们的认可，例如手机智能语音拨号功能，就是很好的例子。随着电子业的发展, 自动化已不再是一个新鲜的话题, 无人驾驶的小汽车也必将进入实用阶段, 未来驾驶汽车, 不再是只能依靠手动，语音等方式也有可能成为未来汽车的辅助驾驶途径之一。当前电子设计系统已进人了片上系统时代, 语音识别与处理技术在信息技术的人机接口中得到了普遍关注。语音识别的音控小车作为典型应用之一，简单地诠释了人机一体化的设计思想。其设计理念缩短了人机界面的距离，增强了互动性和智能性，同时使得将信息技术和控制技术引入到车辆的操纵控制中,形成机器智能,使驾驶员的感知、决策和执行能力扩展成为可能。二、本课题在国内外的研究现状 Bill Gates 在世界计算机博览会(COMDEX)主题演讲会上描绘IT事业的发展宏图时，率先指出：下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。据统计部门的数据，至2006年中国汽车保有量已达3500万辆（其中轿车占80%，约2500万辆）,每年仍以30%的速度递增。我国成为了继美国之后的第二大汽车生产和消费大国。汽车行业的迅猛发展也带动了相关配套、服务业的发展。而将功能强大的智能车载信息系统——车载电脑加载到汽车上已经成为欧美、日本等地汽车市场的首选新装备。我国语音智能控汽车产业有着巨大的发展前景。车载电脑给汽车带来了一场信息化的革命，让每辆汽车构建成一个完美的车载信息与娱乐系统终端，包括车载通讯系统、导航系统、数字娱乐系统以及辅助驾驶系统。车载通讯与导航系统主要指GPRS和GPS，让你“轻车熟路”，而且轻松打电话。三、课题研究的内容及拟采取的方法我研究的课题题目是实现语音对小车的智能控制，按照其功能的实现可以划分如下模块：语音输入模块、主控模块（SPCE061A）、电机驱动模块、语音输出模块、电源模块。语音输入模块实现语音的输入，讲录入的语音作为数据源。主控模块实现对语音的分辨、识别、与存储单元中的指令匹配，发出控制命令。电机模块通过主控模块的控制，对电机发出控制命令。语音输出模块控制发出控制命令相对应的语音。电源模块控制电源的连通。首先对存储器初始化，之后进行录音初始化，进入录音循环中，定时器中断程序控制采样频率，并按时间间隔将采样值送入语音样本队列，录音循环从语音样本队列中获取数据并进行编码，将编码后的数据送入存储器，成为语音资源。在训练过程中，系统调用了语音播放子程序，需要进行播放初始化，进入播放循环中，从语音资源中获取数据，解码，填入播放队列中，定时器中断程序从播放队列中取出数据送到D /A 转换器中，将语音信号送到扬声器中，使得整个训练过程在语音提示下从容进行。四、课题研究中的主要难点以及解决的方法 1）如何实现对SPCE061A的无线语音接入? SPCE061A 内置MIC 放大电路和AGC 电路, 可很方便地接上MIC 使用。但考虑到小车在运动到距离用户较远的地方时, 无法接收到用户的语音命令, 而

老年人的情感反应与健康

老年人的情感反应与健康衰老是人生的生理现象，是不可抗拒的自然规律，尽管衰老有早有晚，但通常在60－65岁前后人体会出现一系列形态、生理的衰退，在当今社会、经济转型期，竞争激烈、提前退休、下岗、行政事业单位裁员等处处冲击着老年人，在某些因素的作用下，部分老人不能正确对待衰老，心理失衡，衰老过程中的老人的情绪调节出现一些困难。如同一件事在中青年来看，或一笑了之，或发脾气后迅速恢复平静，但在老人往往爆发一场经久不息的“大火”。老年人比一般人的情绪反应更强，延续时间更长，恢复心理上的平衡更慢。老年人这些情绪上的弱点容易加重心理上的消极面，加上衰老带来的生理功能减退和疾病折磨，常常诱发一些危害健康的情感反应，重者出现情感障碍，影响老年人的身心健康和生活质量，老年人常见的情感反应有以下几种。隔绝感老年人一旦退出社会中心，削弱了心理社会营养，降低了老年人的信息代谢水平，就会导致老年人的许多人格特点与社会行为的分歧。由于退休，使人丧失了社会地位和权利，一时难以接受，不习惯退休生活，在家闲不住，思想常有空虚失落感。特别是一些生活经历丰富但生活道路曲折的领导，在他们进人退休之后常表现出一种巨大的失落感；加上生活节奏的加快，子女们忙于自己的生活工作，对老人的生活照顾不周，精神安慰更少，使老人和外界接触的愿望无法实现，加深了对社会生活的疏远和隔绝感。没落感又叫濒死感和负罪心理，实际上是在病医缠身、生理痛苦反复折磨下心理失去平衡而产生的一种精神紧张状态。随着老年病、慢性病的增加，老年人住院率增加，住院时间长，给子女的照料带来困难，增加子女的负担，出现需要照顾又怕增加子女负担。拖累子女的心理矛盾，形成负罪心理，在一些老年门诊部，有这类负罪心理者常达 7O－80％。孤独感家庭居住独门独户，交往较少，子女成家立业远离自己，退休在家，同事、下级、亲友往来减少，均会造成亲情阻隔，导致孤独情绪产生。而老伴的去世则更是严重的打击。在这方面，男性老年人受打击的程度往往更重，往往同时伴有人格障碍，轻者少言寡语、自怨自文；心中烦闷，重者会产生妄想，或怀疑别人会谋害自己，或凭空想象自己有超人本领，可无往而不胜等等。个别人甚至因此发生老年性犯罪。恐怖感在一些经历过重病（如脑血管意外、冠心病）的老年人中，会产生害怕再患重病绝症的恐怖感。由于医疗保障制度的改革，他们担心生病后的经济负担难以承受，他们一变平日对身体的漠视，对局部出现的一点症状都害怕、紧张万分，整日折腾于变更的生活环境，时刻处于提心吊胆中。轻生感因长期心理折磨引起，又称老年自杀倾向。这些老年人多数情感内向、抑郁，另一些人则有较明显的疑病、瘫病、依赖和冲动倾向。长期病痛带来的经济困难，子女的厌烦，社会的种种“世态炎凉”和势利行为，也起推波助澜的作用。四句话总结健康。四句话是：一个中心，两个基本点、三大作风、八项注意，就行了。“一个中心”就是健康为中心。因为健康失去了，那你什么也没有了。二十一世纪就是以健康为中心。“两个基本点”又叫两个基点。第一点叫糊涂一点；

人教版《道德与法治》七年级下册第二单元做情绪情感的主人测试卷(含答案)

第二单元做情绪情感的主人测试卷一．单项选择题（每小题2分，共40分） 1．“笑一笑，十年少，愁一愁，白了头”这句谚语说明（） A．人的年龄与情绪的好坏成正比B．情绪会对一个人的智力发展产生影响 C．情绪会对一个人的身体健康产生影响D．健康的情绪表现往往适可而止 2．下列古诗文中，哪一句反映了人的情绪（） A．宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来B．月落乌啼霜满天，江枫渔火对愁眠 C．欲穷千里目，更上一层楼D．明月松闻照，清泉石上流 3．小健被班级推荐参加学校组织的乒乓球比赛，可他总担心自己打不好，越是担心越紧张，在预赛阶段连连失误，感觉非常迷茫。下面是好友小波为其“临床诊断”开出的“处方”，你认为不可取的是（） A．正确认识自己的能力，调整竞技状态B．采取强化训练的方式给自己加压 C．采取自我暗示等方法来调整紧张情绪D．采取注意力转移法调整情绪 4．﹣位心理学家对43名大学生进行调查后发现：快乐的大学生，自信、乐观，更有才能，人际关系更亲密，能更多地发挥创造性，有更多的成功机会，容易达到目标；而不快乐的大学生，缺乏热情，容易悲观，人际关系易紧张，缺乏创造性，工作效率不高，难以达到目标。以上材料说明（） A．不良情绪是可以避免的B．情绪与个人态度紧密相连 C．情绪对人有积极影响，也有消极影响D．情绪是不可驾驭的 5．小张在情绪日记里写道：“放学时，铃声是悦耳的；考试时，铃声是紧张的；思考时，铃声是刺耳的。”这说明（） A．铃声通常会导致积极情绪B．铃声一般会引起消极情绪 C．不同的情境会产生不同的情绪D．情绪是复杂多样无法分类的 6．小乔的父母最近在闹离婚，小乔情绪十分低落，作为她的朋友，你可以给她的建议是（）①在适当的场合哭一场②向他人倾诉 ③进行剧烈的运动④在适当的场合高声歌唱发生喊叫 A．①②③④B．②③④C．①②③D．①③④ 7．“人生本来苦恼已多，再多一次又如何？向着那梦中的地方去，错了我也不悔过……”这

【CN109767790A】一种语音情感识别方法及系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910173689.0 (22)申请日 2019.02.28 (71)申请人中国传媒大学地址 100000 北京市朝阳区定福庄东街1号 (72)发明人巩微　范文庆　金连婧　伏文龙　黄玮　 (51)Int.Cl. G10L 25/63(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 25/45(2013.01) (54)发明名称一种语音情感识别方法及系统 (57)摘要本发明公开一种语音情感识别方法及系统。所述识别方法包括：获取语音信号；预处理所述语音信号，获得预处理语音信号；计算所述预处理语音信号对应的语谱图；计算多个不同语段长度的所述预处理语音信号的情感识别率，将所述情感识别率最高对应的语段长度确定为最佳语段长度；根据所述最佳语段长度对应的语谱图提取所述语音信号的声学特征；将所述声学特征采用卷积神经网络分类识别所述语音信号的情感。采用基于语谱图和卷积神经网络的语音情感识别方法提升了语音情感识别率。权利要求书3页说明书6页附图1页CN 109767790 A 2019.05.17 C N 109767790 A

1.一种语音情感识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：获取语音信号；预处理所述语音信号，获得预处理语音信号；计算所述预处理语音信号对应的语谱图；计算多个不同语段长度的所述预处理语音信号的情感识别率，将所述情感识别率最高对应的语段长度确定为最佳语段长度；根据所述最佳语段长度对应的语谱图提取所述语音信号的声学特征；将所述声学特征采用卷积神经网络分类识别所述语音信号的情感。 2.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法，其特征在于，所述预处理所述语音信号，获得预处理语音信号具体包括：将所述语音信号经过数字化处理，获得脉冲语音信号；将所述脉冲语音信号采样处理，获得离散时间和连续幅值的脉冲语音信号；将所述离散时间和连续幅值的脉冲语音信号量化处理，获得离散时间和离散幅值的脉冲语音信号；将所述离散时间和离散幅值的脉冲语音信号进行预加重处理，获得预加重语音信号；将所述预加重语音信号进行分帧加窗处理，获得预处理语音信号。 3.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法，其特征在于，所述计算所述预处理语音信号对应的语谱图具体包括：获取所述预处理语音信号的采样频率F s 、采样数据序列S g 和语段长度；根据所述语段长度和窗函数的窗长N new 将所述预处理语音信号分为N段，获得N段语音信号；根据所述语段长度和所述N段语音信号计算帧移N sfgtft ；对第i帧语音信号S i 加窗处理，获得加窗语音信号S i ′， S i ′＝S i ×hanning(N new )，其中i的取值为1，2，......，N；将所述加窗语音信号S i ′进行傅里叶变换，获得傅里叶变换语音信号Z i ；根据所述傅里叶变换语音信号Z i 的相位θi 计算所述第i帧语音信号S i 的能量密度函数|Z i |2；将所述窗函数进行N sfgtft 个帧移，获得第i+1帧语音信号S i+1的能量密度函数|Z i+1|2；获得一个[N new /2]+1行、N列的矩阵R；将所述矩阵R映射为灰度图，获得所述计算所述预处理语音信号对应的语谱图。 4.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法，其特征在于，所述将所述声学特征采用卷积神经网络分类识别所述语音信号的情感具体包括：所述语谱图采用卷积神经网络的卷积层处理，三维的所述语谱图转换为N个二维特征；其中，b j 为能够训练的偏差函数，k ij 为卷积核，x i 表示输入的第i段语谱图；y i 表示输出的第i段语谱图对应的二维特征；将所述输出的第i段语谱图对应的二维特征y i 通过池化层处理，获得低分辨率声学特征y i ′；所述卷积层与所述池化层之间设置有全连接层，所述全连接层中有激活函数，所述全权　利　要　求　书1/3页2CN 109767790 A

情感语音识别开题报告

太原理工大学信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告毕业设计(论文)题目语音情感识别及其特征提取的研究学生姓名付建梅导师姓名张雪英专业通信工程报告日期2011.4 班级0701 指导教师意见签字年月日专业(教研室)主任意见年月日系主任意见年月日

1. 国内外研究现状及课题意义 1.1课题研究意义现在社会，人类跟计算机的交往越来越受到研究者的重视。自然和谐的人机界面的沟通应该能理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同的反馈和支持。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样地观察、理解和生成各种情感特征的能力，使计算机能够更加自动适应操作者。实现这些，首先必须能够识别操作者的情感，而后根据情感的判断来调整交互对话的方式。情感计算研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。情感计算，受到越来越多的国内外学者和研究机构的重视。美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人的情感计算系统。情感计算已经应用到生活中的各个领域：在信息家电和智能仪器中增加自动感知人们情绪状态的功能，可以提供更好的服务：在信息检索过程中，通过情感分析解析功能，则可提高智能信息检索的精度和效率：在远程教育平台中，情感计算技术的应用能提升教学效果；利用多模式的情感交换技术，还可以构筑更贴近人们生活的智能空间和虚拟场景。此外，情感计算还能应用在机器人、智能玩具、可视会议、唇读系统、可视电话系统的应用场合，在传输语音信号的时候能够显示视频动画，将有助于人类特别是听力有障碍的人对语音的理解。正是基于以上课题对于科研、社会的重要意义，我的毕业论文的主要任务是建立带有情感的音视频数据库，研究音频信号中能体现情感的特征，分析哪些特征可以有效地表达情感，进行特征提取并进行情感识别实验。这些工作是为后面进行带有感情的音视频合成动画系统建立基础。 1.2国内外研究现状语音信号处理中，语音识别作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史，其中语音特征提取与情感识别又是其中的一个重要方面。在1972 年，Williams 发现人的情感变化对语音的基音轮廓有很大的影响，这是国外最早开展的语音情感方面的研究之一。1990 年，麻省理工学院多媒体实验室构造了一个“情感编辑器”对外界各种情感信号进行采样，如人的语音信号、脸部表情信号等来识别各种情感。1996 年日本东京Seikei 大学提出情感空间的概念并建立了语音情感模型。2000 年，Maribor 大学的Vladimir Hozjan 研究了基于多种语言的语音情感识别。2009 年4月，日本产业技术综合研究所(AIST)研制一个具有丰富表情的新型女性机器人“HRP-4C”。通过对主人语音信号的识别，机器人可以做出喜、怒、哀、乐和惊讶的表情等。在国内，语音情感识别的研究起步较晚。2001 年，东南大学赵力等人提出语音信号中的情感识别研究。2003 年，北京科技大学谷学静等人将BDI Agent 技术应用与情感机器人的语音识别技术研究中。另外，2003 年12 月中科院自动化所等单位在北京主办了第一届中国情感计算及智能交互学术会议，2005 年10 月又在北京主办了首届国际情感计算及智能交互学术会议。

语音情感识别

人机交互中的语音情感识别一．研究内容及其意义随着信息技术的高速发展和人类对计算机的依赖性不断增强，人机交互(Human-Computer Interaction)能力越来越受到研究者的重视。如何实现计算机的拟人化，使其能感知周围的环境和气氛以及对象的态度、情感的内容，自适应地为对话对象提供最舒适的对话环境，尽量消除操作者和机器之间的障碍，已经成为下一代计算机发展的目标。显然，人的大脑所表现出来的心智现象不仅仅体现在“智”的方面，而且还体现在“心”的方面。人工智能已经不仅仅把研究重点放在对人脑智能实现上，而且也开展了对情感和意识方面的研究。一般认为情感是通过语言、姿态、音乐和行为等表达模式来进行交流的，而其中语音信号中的情感信息处理的研究正越来越受到人们的重视。包含在语音信号中的情感信息是一种很重要的信息资源，它是人们感知事物的必不可少的部分信息。例如，同样一句话，由于说话人表现的情感不同，在听着的感知上就可能会有较大的差别。然而传统的语音信号处理技术把这部分信息作为模式的变动和差异噪声通过规则化处理给去掉了。实际上，人们同时接受各种形式的信息，怎样利用各种形式的信息以达到最佳的信息传递和交流效果，是今后信息处理研究的发展方向。语音之所以能够表达情感,是因为其中包含能体现情感特征的参数。研究认为,某种特定的情感状态所引起的语音参数变化在不同的人之间是大致相同的,仅有微小差别。因而，情感的变化能够通过语音的特征参数来反映，研究从语音中提取这些情感参数就显得非常重要。通常认为情绪所引起的生

理上的变化会对语音带来直接的影响，而与人的生理唤醒程度相关的特征参数(声学参数如音强、平均基音、语速等)能够更好地反映语音中的情感 ,如恐惧和生气所引起的生理颤动会带来相应的基频摆动;不高兴会导致声道的紧张从而引起语音信号频谱发生变化。另外，语音情感识别中所采用的识别方法也会对结果产生影响。目前，关于情感信息处理的研究正处在不断的深入之中，而其中语音信号中的情感信息处理的研究正越来越受到人们的重视，如美国、日本、欧洲、韩国等许多国家的一些研究单位都在进行情感语音处理研究工作。语音情感识别有着非常广泛的应用前景。比如，用于自动远程电话服务中心，及时发现客户的不满情绪；用于远程教学和婴儿教育，及时识别学生的情绪并做出适当的处理，从而提高教学质量；也可以用于刑事侦察中自动检测犯罪嫌疑人的心理状态以及辅助测谎等。二．国内外的研究现状语音情感识别是语音信号处理领域崛起的新秀，相关研究至今已有二十余年的研究历史，对提升智能人机交互水平和丰富多媒体检索方式有着重要的实际意义。在1972年Williams发现人的情感变化对语音的基因轮廓有很大的影响，这是国外最早开展的语音情感方面的研究之一。1990年MIT多媒体实验室构造了一个“情感编辑器”对外界各种情感信号进行采样，如人的语音信号、脸部表情信号等来识别各种情感[1]。1996年日本东京Seikei大学提出情感空间的概念并建立了语音情感模型。2000年，Maribor大学的Vladimir Hozjan研究了基于多种语言的语音情感识别[2]。2009年4月，日本产业技术综合研究所(AIST)研制

基于安卓的语音情感识别系统设计与实现

基于安卓的语音情感识别系统设计与实现语音情感识别技术是当前情感计算与语音信号领域的热点问题。作为人机交互之中的一个重要组成部分,在疾病诊断、刑侦破案、远程教育等领域也有日趋广泛的应用。作为人机交互之中的一个重要组成部分,语音情感识别技术却由于情感本身的定义不确定性与表征情感的特征的模糊性,使得语音情感识别技术成为了一个难题。为了解决语音情感识别技术中识别率不高且还不能做到人机交互应用的难题,本文主要进行了以下几点研究:1.引入非线性特征Teager能量算子,并将Teager能量算子与MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,梅尔频域倒谱系数)相结合提取NFD_Mel(Nonlinear Frequency Domain Mel,非线性梅尔频域参数),实验结果表明该特征可以从非线性的角度提取特征,并与传统特征相结合可以有效提高识别率,在德国柏林情感数据库识别率达到了82.02%,相比不采用 NFD_Mel的传统方法,识别率提高了3.24%。2.我们创新性地提出了一种基于倒谱分离信号的非特定人语音情感识别方法:声门与声道信号都包含了丰富的情感信息,由于个人声道的差异,通常声道信息则更多的包含了个人特征,这对于我们非特定人的情感识别工作产生了很多的干扰。基于非特定人的情感识别效果则不如特定人。为了克服现有技术的不足,我们创新性地提出了一种基于倒谱分离信号的非特定人语音情感识别方法,该方法利用倒谱分离信号,保留全部的声带信息并摒弃一部分的声道信息,同时寻找最佳分离点,最后对处理后的信号在复倒谱重构并提取特征,可以有效提高非特定人语音情感识别

语音识别开题报告

青岛大学毕业论文(设计)开题报告题目：孤立词语音识别的并行编程实现学院：自动化工程学院电子工程系专业：通信工程姓名：李洪超指导教师：庄晓东 2010年 3月22日

一、文献综述语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别[1]。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 1.1 语音识别技术现状 1.1.1 语音识别获得应用伴随着语音识别技术的不断发展，诞生了全球首套多语种交谈式语音识别系统E-talk。这是全球惟一拥有中英混合语言的识别系统，能听能讲普通话、广东话和英语，还可以高度适应不同的口音，因而可以广泛适用于不同文化背景的使用者，尤其是中国地区语言差别较大的广大用户。由于E-talk可以大大提高工作效率，降低运营成本，并为用户提供更便捷的增值服务，我们相信它必将成为电信、证券、金融、旅游等重视客户服务的行业争相引用的电子商务应用系统，并成为电子商务发展的新趋势，为整个信息产业带来无限商机。目前，飞利浦推出的语音识别自然会话平台SpeechPearl和SpeechMania已成功地应用于国内呼叫中心，SpeechPearl中的每个识别引擎可提供高达20万字的超大容量词库，尤其在具有大词汇量、识别准确性和灵活性等要求的各种电信增值服务中有着广泛的应用。 1.1.2 语音合成信息服务被用户接受语音合成技术把可视的文本信息转化为可听的声音信息，其应用的经济效益和社会效益前景良好。尤其对汉语语音合成技术的应用而言，全球有十几亿人使用中文，其市场需

服务机器人的语音情感识别与交互技术研究

万方数据

１４６８小型微型计算机系统２０１０年４技术应用４．１机器人平台介绍本文将语音情感识别技术应用在国家”八六三“高技术研究发展计划项目”家庭生活支援多机器人系统”的语音子系统中，验证了语音情感特征提取和情感识别方法的有效性．该机器人的头部能够实现眼球的转动、眼睑的闭合、嘴的闭合、头部的转动等并能做出基本的表情．机器人的结构设计和系统设计完全根据生理学人体结构来设计，控制系统采用上下位机结构．机器人的移动部分使用两轮差动机构进行驱动，并且配有两个６自由度的手臂，可以进行复杂操作．上位机采电源Ｌ毪。－——ｚ＝＝一 —包ＱＱ翻麦克风卜上位监控ＰＣ－—＝＝＝＝—??Ｊ摄像头卜．．．．．．．．．．．．一 ———１—一Ｉ工业现场总线ｌ自囱审豳豳囱囱图２机器人平台构成Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｓｌｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｏｂｏｔｐ／ａｆｆｏｒｍ用工业ＰＣ机，主要负责导航、身体的协调控制、语音情感的识别、语音识别和语音合成等工作；下位机是基于现场总线的集散式控制模块，主要负责传感器信息接收及初级处理、电机驱动和运动控制等工作．监控模块与各执行机构之间通过传感系统进行联系，上位机和下位机通过局域网进行连接和通信．用户可以通过网络、手机、无线麦克风等方式实现对该机器人的控制，以此满足各种家庭信息的需求．通过下位监控模块的感知，机器人上位监控程序针对不同的语音输人识别出不同的情感状态，从而做出不同的情感表达和交互．如图２为机器入平台构成．图３实验系统主界面Ｈｇ．３Ｔｈｅｍａｉｎｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ４．２机器人语音情感识别系统实验过程本实验主要完成机器人对语音信号的情感的识别，使人与机器人之间可以完成情感和语音的交互，同时可使机器人听从人的指挥完成一定的任务．如图３为语音情感识别实验系统主界面．在语音情感识别实验中，首先邀请８名大学生参加录音。录音者均为表演专业学生．所录制语料经过４名非录音者进行听辨实验，去除了其中３０％左右情感类型不明显的语料，挑选出共计５５０条语料用于测试，其中包含高兴，伤心，生气，害怕，惊讶５类情感语料各１１０句左右，组成了录制情感语音数据库，录制格式为ｌｌＫＨｚ，１６ｂｉｔ的单声道ＷＡＶ音频格式；然后进行语音信号的特征提取并通过本文隐马尔可夫模型识别方法对语音中的情感进行识别和计算；同时语音识别模块会识别出语音中包含的文字信息，这样机器人可以根据文字和情感信息来与用户进行更人性化的交流．４．３实验结果分析与比较表ｌ实验结果表明，伤心的识别率为８６．４％，生气的识别率为７３．６％，其他三种情感的识别率略低，平均识别率为６９．８％，还是比较理想的．表１语音情感识别实验结果Ｔａｂｌｅ１Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ文献［１４］研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用，重点研究了加１。Ｃ和ＡＭＦＣＣ，将处理后的频谱特征参数同原有的ＢＰ人工神经网络模型有效地结合起来，形成完整的语音情感识别系统。取得了６４．４％的平均识别率．该方法对于生气、高兴、伤心、害怕的识别率分别达到了６４．５％、５４．９％、８３．３％、５５．０％。而本图４语音交互模块框图Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｄｉａｇｒａｍｏｆｓｐｅｅｃｈｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ文中的识别方法对这几种情感的识别率都有所提高，平均识别率也提高了５．４％．文献［１５］利用模糊熵理论来分析语音信号情感特征参数相对于识别情感模式的不确定度，提出了一种利用模糊熵对情感参数有效性进行度量的方法，并将参数有效性分析结合模糊综合判别对情感语音信号作情感识万方数据

语音情感识别研究进展综述

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html, Journal of Software,2014,25(1):37?50 [doi: 10.13328/https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html,ki.jos.004497] https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 语音情感识别研究进展综述韩文静1, 李海峰1, 阮华斌2, 马琳1 1(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001) 2(清华大学计算机科学与技术系,北京 100084) 通讯作者: 韩文静, E-mail: hanwenjing07@https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html, 摘要: 对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结,对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望. 从5个角度逐步展开进行归纳总结,即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用,旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考;最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语音情感识别领域所面临的挑战与发展趋势进行了展望.侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析. 关键词: 人机交互;情感计算;情感描述模型;情感语音库;情感声学特征;语音情感识别中图法分类号: TP391文献标识码: A 中文引用格式: 韩文静,李海峰,阮华斌,马琳.语音情感识别研究进展综述.软件学报,2014,25(1):37?50.https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html,/ 1000-9825/4497.htm 英文引用格式: Han WJ, Li HF, Ruan HB, Ma L. Review on speech emotion recognition. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2014,25(1):37?50 (in Chinese).https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html,/1000-9825/4497.htm Review on Speech Emotion Recognition HAN Wen-Jing1, LI Hai-Feng1, RUAN Hua-Bin2, MA Lin1 1(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) 2(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Corresponding author: HAN Wen-Jing, E-mail: hanwenjing07@https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html, Abstract: This paper surveys the state of the art of speech emotion recognition (SER), and presents an outlook on the trend of future SER technology. First, the survey summarizes and analyzes SER in detail from five perspectives, including emotion representation models, representative emotional speech corpora, emotion-related acoustic features extraction, SER methods and applications. Then, based on the survey, the challenges faced by current SER research are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, and presents detailed comparison and analysis between these methods. Key words: human-computer interaction; affective computing; emotion representation model; emotional speech corpora; emotion-related acoustic feature; speech emotion recognition 人类之所以能够通过聆听语音捕捉对方情感状态的变化,是因为人脑具备了感知和理解语音信号中的能够反映说话人情感状态的信息(如特殊的语气词、语调的变化等)的能力.自动语音情感识别则是计算机对人类上述情感感知和理解过程的模拟,它的任务就是从采集到的语音信号中提取表达情感的声学特征,并找出这些声学特征与人类情感的映射关系.计算机的语音情感识别能力是计算机情感智能的重要组成部分,是实现自然 ?基金项目: 国家自然科学基金(61171186, 61271345); 语言语音教育部微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2011XXX); 中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.NSRIF.2012047) 收稿时间:2013-05-08; 定稿时间: 2013-09-02; jos在线出版时间: 2013-11-01 CNKI网络优先出版: 2013-11-01 13:49, https://www.360docs.net/doc/9d2181099.html,/kcms/detail/11.2560.TP.20131101.1349.001.html

【开题报告】音乐论文-浅论音乐表演中的情感体验

音乐论文-浅论音乐表演中的情感体验毕业设计（论文）开题报告课题名称：浅论音乐表演中的情感体验学生姓名：系别：音乐系专业：音乐学指导教师：年月日一、综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义：音乐表演是音乐存在的活化机制，无论在任何音乐行为方式中，音乐表演都使整个音乐活动处于激活状态。表演可使作品得到介绍、传播、完善、获得长久的生命力。音乐表演的目的不是引起有声调声觉的声波运动，而是通过内在的情感动态形式的注入，引起深层心理体验，赋予无生命的形式以生命的活力，给人以人性的体验。音乐表演的二度创造，就是通过表演者对音乐的理解、投入感情，再次赋予音响的动态结构以生命的形式，即充满着丰富情态意味的音乐运动。二、研究的基本内容，拟解决的主要问题：主要内容：音乐是一种表演艺术，在表现方式上与非表演艺术很不相同。而音乐表演艺术则不同，他必须通过表演这个环节，才能把艺术作品传达给欣赏者，实现

艺术作品的审美价值。而音乐表演中根据艺术表现的需要，使表演者的对于投入的情感能做到呼之即出，挥之即去，达到挥洒自如、变化有序的境界，真正成为音乐表演所需要的情感。他有表演的真实情感作为种子，同时它又是经过提炼，升华了的与音乐中的情感内涵融为一体的。应该说，只有这种艺术化了的情感，才是音乐表演所需要的。主要问题： 1、什么是音乐表演艺术及意义。 2、音乐的表现与精神性内涵。 3、音乐表演的二度创造本质――情感体验。 4、音乐表演的情感体验――投情。 5、音乐表演―赋予情感以生命。 6、音乐表演中审美情感的体验。 7、对于音乐表演者的技巧与表现统一的要求。三、研究的步骤、方法、措施及进度安排：步骤： 1p大量阅读古筝方面的文献和著作； 2p找出有价值的课题； 3p依据论题精确寻找相关资料； 4p论文撰写；

心理学硕士开题报告

心理学硕士开题报告心理学硕士在进行关于心理学的研究时，需要写好开题报告，那么应该如何写开题报告的内容呢？下面是小编分享给大家的心理学硕士开题报告，希望对大家有帮助。由边沁开始的快乐与功利研究英国伦理学家洛克和边沁是其中坚代表。由于伦理学的学科使命与问题意识,使得伦理学家把快乐与行为的道德准则、价值判断相联系。伦理学的这一道德追问与价值联系,使得哲学中的快乐演绎成为伦理学中的功利。功利是有利于快乐的事情。凡是有利于快乐的事情就是好的,这就是功利主义的行事原则。经济学关于快乐与效用的量化研究在经济学中，把快乐概念引入经济学。快乐效用度量问题的研究始于杰文斯创立的边际效用论。杰文斯认为，经济学的目的就是研究如何以最小痛苦换取最大快乐，人们消费的目的便是追求快乐减免痛苦。19世纪70年代,英国经济学家杰文斯把物品能够给人们带来快乐的属性界定为效用。杰文斯把劳动定义为心身所受的痛苦即负效用，劳动收益得到的快乐则是正效用。而均衡的劳动时间则由劳动的边际收益(正效用：工资产生的快乐)等于边际成本(即由劳动产生的负效用:痛苦)来决定。在经济学中,快乐概念转化为效用，用以解释人类在约束条件下的最大化选择行为。从而可见,

经济学中效用概念的本质涵义仍然是快乐,快乐即效用。心理学视角中的快乐指数：主观幸福感测量从心理学角度看,快乐是个体依据自身标准对生活质量所作的主观性评价与情感性反应,即主观幸福感。由于其注重个体行为心理研究的学科特征，使快乐研究进一步转向主观分析,并突出对快乐的个体心理感受情感与认知的研究。与之相应,心理学家们更愿意以幸福来表征快乐。一些哲学家认为幸福是指人们的良好的生活与行为状态,是人合理地节制感性欲望、充分发挥自身的潜能从而使人格、理性不断完善的活动。社会学视角中的快乐指数：生活质量与满意度测量社会学领域关于快乐与幸福研究的着眼点在于社会群体体验,其目的是找到一种能够用以评价特定社会主观生活质量与满意度的指标体系。社会学视角中的快乐测量主要表现为生活质量主观指标的构建过程。社会学家意识到,社会发展的根本目的是让人人得到幸福生活,人人感受快乐。因而,提高人们的生活质量,达到人人快乐的状态,可以说是对整个人类的终极关怀。社会学家对快乐的研究是以人群对社会状况的认可即满意程度为注意点的。在我国,20世纪80年代以后开始重视生活质量的研究。1985年林南等首次在天津展开调查他们认为生活质量是对

基于MATLAB的语音信号分析与处理开题报告

基于MATLAB的语音信号分析与处理开题报告学生姓名所在院系信息工程系所在班级指导教师学生学号专业方向电子信息工程开题时间导师职称讲师论文题目基于MATLAB的语音信号分析与处理文献综述： [1]刘敏，魏玲.MATLAB通信仿真与应用[M].北京：国防工业出版社，2001.1. 这本书系统讲述了MATLAB在通信工程仿真中的应用与方法，向我们展示如何有效地使用MATLAB特别是SimulinK各项功能使我们能迅速掌握其使用方法，内容涉及MATLAB仿真应用数学基础，控制系统仿真、通信仿真等，涵盖了通信工程的电子仿真的各个方面，也反映了近年来电子通信仿真的本书着重讲述了MATLAB通信仿真的应用。 [2]胡航.语音信号处理[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2005.1 本书系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展，同时介绍了本门学科的背景知识、发展概况、研究现状、应用前景和发展趋势与方向。既着重基本理论、方法的阐述，又着重新方法和新技术。介绍了语音信号的各种分析方法和技术，包括时域分析、短时傅里叶分析、同态滤波及倒谱分析、线性预测分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术以及语音检测分析；书中讲述了语音信号处理技术与应用，介绍了语音编码，波形编码等，声码器技术及混合编码、语音合成、语音识别、说话人识别、语音增强、神经网络在语音信号处理中的应用及语音信号处理中的一些新兴与前沿技术。 [3]周渊，王炳和，刘斌胜.基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计[J].噪声控制.2004(7)：52—54. 这篇文章介绍了最新设计和研制的一种基于MATLAB的噪声信号采集与分析系统,该系统利用MATLAB强大的数值计算和分析能力,可以高精度、低成本地完成信号的实时采集、处理与分析工作。给出了系统在MATLAB环境中二次开发编程的设计和实现过程。最后给出了一个利用该系统采集与分析噪声信号的应用实例现代噪声测试与分析技术是建立在声学测量理论、电子技术、数字计算技术和信号处理理论上的一门不断发展的技术。其中噪声采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快,分析速度较以往也有了大幅度的提升。但一般的噪声采集与分析系统通常价格昂。 [4]赵红怡，张常年.数字信号处理及其MATLAB实现[M].北京：化学工业出版社，2002.1. 当前计算机应用朝着多领域发展，信息化技术涉及多方面的工作，主要包括计算机的广泛利用；企业内部网的建立并与外界实现网络互联；方便访问和利用的信息资源；生产过程控制方面的信息技术应用；计算机辅助设计用于设计新产品；企业生产、流通或服务信息系统有效

老年人生理心理特点性格特征(终审稿)

老年人生理心理特点性格特征文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

老年人的生理特点、心理特点、性格特征“健康乃是一种身体上、心理上和社会上的完美状态，而不仅仅是没有疾病和虚弱的状态。”这一界定把人的精神、情感、心理活动作为健康的重要标志，因这些活动和变化的本身就是人体各项生理活动、功能状态是否正常的综合性的反应。随着社会的进步与发展，世界人口老龄化已日趋明显，这已成为21世纪各国面临的重要社会问题。全世界大于60岁的老人已达6亿，目前全世界大约有50多个国家和地区已经进入老龄化社会，我国现有老年人口1亿多人，为全世界老年人口的1/5，80岁以上的人口达900余万。人口平均寿命普遍延长，老龄化问题也日益突出。如何根据老年人特殊的生理特点、心理特点和性格特征开展老年护理工作成为一个不容忽视的问题一.老年期生理特点衰老过程是人们不可避免的自然规律，它给老年人带来许多不适、烦恼和困境 1．形态的老化?衰老引起形态的变化必然导致老人不满意自己的形象，挫伤老年人自尊心，并由此提示老年人已是来日无多。离休或退休，必然带来社会角色的改变。进入老年后，人的各种生理机能都进入衰退阶段，这必将引起心身一系列变化。 2．感觉器官功能下降?老眼昏花、听力下降、味觉迟钝，这些都会给老年人的生活和社交活动带来诸多不便。例如，由于听力下降，容易误听，误解他人谈话的意义，出现敏感、猜疑、甚或有心因性偏执观念。

3．神经运动机能缓慢?老年人的行动以及各项操作技能变得缓慢、准确、不协调，甚至笨拙，操作性动作缓慢、迟钝。这些都会减少老年人外出参加一些社会活动的积极性。、 4．记忆减退老年人的记忆特点是：近事容易遗忘，而远事记忆尚好。速记、强记虽然困难，但理解性记忆、逻辑性记忆常不逊色。二.老年期心理特点： 1、感知衰退：随着年龄增长，感知觉的适应性变化最明显。表现为视力明显减退，出现所谓的“老花眼”；听力下降，尤以70岁以后明显；味觉、嗅觉、皮肤觉在60岁以后都有明显下降； 2.记忆衰退：记忆力下降表现为记忆广度、机械识记，再认和回忆等均减退。 3.思维变化：随着年龄的增长，脑组织质量和脑细胞数减少，萎缩，思维迟缓迟钝。 4.智力变化：受许多因素如教育水平、某些生活经历、生活环境等影响，智力也不同程度下降。 5、情绪情感变化：老年人由社会人变成自由人，社会角色发生了变化，短期内可能不适应，情绪易变而不一定外露，随之而带来情绪上的变化，表现为消沉、郁闷、烦躁等。 6、人格行为变化：不安全感主要表现在身体健康，经济保障两方面。由于权势的失落而诱发的孤独感；由于子女关心照顾的较少，或失去配偶等因素而导致的孤独和苦楚。适应性差对周围环境的态度和方式趋于被