老年人语音情感识别系统设计与实现-第4章上
语音情感识别讲解
❖ 80年代末90年代初，根据韵律控制人机 会话的过程。
❖ 90年代中后期开始快速发展。
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国外
1. 英国贝尔法斯特女王大学的情感语音组
收集并创建了第一个大规模的高自然度声音情感数据库，R Cowie, E Douglas-Cowie 教授，2000年。重点研究心理学和语音分析。
❖ Speech Communication， JCR-4
❖ Signal Processing，JCR-3
❖ COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE，JCR-3
❖ IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing，JCR-3
2. 美国MIT媒体实验室情感计算研究所 （）
Picard教授领导的情感计算组是世界上第一个大规模研究情感及其 计算的科研机构。
3. 美国南加州大学语音情感组 （/emotion/index.php）Narnyana教 授，情感语音的声学分析、合成和识别，以及有关笑声的 合成研究。
❖ 医学：情感虚拟人，情感交流
❖ …只要能够想到的地方
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❖ 小Q ❖ /show/214.html
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❖ 中科院自动化所 ❖ 联通增值业务
情侦宝
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3、 SER发展与现状
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发展与现状
3. 模式识别国家重点实验室
以陶建华博士为主的研究小组
4. 台湾大同大学资讯工程学系
包苍龙教授领导的数据通讯与信号处理实验室
基于机器学习的智能养老系统设计与开发研究
基于机器学习的智能养老系统设计与开发研究随着现代科技的发展，智能化的养老系统越来越受到人们的关注。
目前，越来越多的老年人选择在家中生活，对于他们来说，智能养老系统可以为他们提供更好的居家照护服务，同时也让家属更加放心和安心。
机器学习是实现智能化养老系统的重要技术之一。
它可以通过对数据的学习和分析，为系统提供更准确和智能化的判断和决策。
在智能养老系统的设计和开发中，机器学习具有重要的应用价值。
一、智能化养老系统的设计原理智能化养老系统是基于大量的数据采集和分析，借助机器学习技术实现人机交互，为老年人提供更好的居家生活服务。
系统基本原理包括以下三个方面：1. 实时数据采集：智能化养老系统需要采集老年人的生活数据，包括生理参数、运动状态、心理状态、睡眠质量等多方面的数据。
这些数据可以通过传感器、智能手环、智能手环等设备实现实时采集。
2. 数据分析处理：采集到的数据将通过机器学习算法进行处理和分析，根据老年人的生活习惯、生理状况、行为偏好等多方面的因素，提供智能化的判断和预测结果。
3. 人机交互服务：最终，系统将根据数据分析结果的反馈，提供相应的服务和指引，比如饮食、运动、心理疏导等多方面的服务，实现真正意义上的智能化养老服务。
二、机器学习在智能化养老系统中的应用1. 情感分析：在智能化养老系统中，情感分析是机器学习的重要应用之一。
系统可以通过对老年人的语音、文字等信息的识别和分析，以及情感分析技术的应用，为老年人提供更加贴心和个性化的服务。
2. 行为偏好分析：另一个重要应用是行为偏好分析。
通过对老年人的生活规律和行为模式的掌握和分析，系统可以提供更加准确和周到的服务。
比如，老年人爱好饮茶，系统就会提供相关的推荐和服务，比如购买茶叶、了解茶文化等等。
3. 情景分析：智能化养老系统还可以根据老年人的日常生活情景，提供相应的服务和指引。
比如，老年人起床、洗脸、刷牙等动作，系统可以根据这些情景，提供相应的服务和指导，比如关灯、开电视、播放音乐等等。
情感语音信号中共振峰参数的提取方法毕业论文[管理资料]
![情感语音信号中共振峰参数的提取方法毕业论文[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/6c9bac61cc22bcd127ff0c5a.png)
太原理工大学毕业设计（论文）任务书第1页第2页第3页第4页情感语音信号中共振峰参数的提取方法摘要语音情感识别是新型人机交互技术的研究热点之一，在人工智能方面有着较广泛的应用前景。
共振峰频率是反映声道谐振特性的重要特征，它代表了发音信息的最直接的来源。
所以研究情感语音信号中共振峰参数是有很大意义的。
基于共振峰参数在情感语音信号中的重要性，本文主要研究了情感语音信号中共振峰参数的提取方法。
提取共振峰的常用方法包括：谱包络提取法、倒谱法和LPC法。
由于倒谱法根据对数功率谱的逆傅立叶变换，能够分离频谱包络和细微结构，很精确地得到共振峰信息，所以本文重点研究倒谱法提取共振峰。
本文通过MATLAB软件利用倒谱法实现了对高兴、生气、中立三种情感状态的共振峰参数的提取。
分析提取结果，得到了下面的一些结论：相对于中立发音而言，高兴和生气的第一共振峰频率相对升高，从人的发音特点来看，人们在表达高兴和生气时，嘴比平静发音时张得更大，因此会出现这样的结果。
所以说，可以用共振峰作为区分不同情感语音的手段。
关键词：语音情感识别；共振峰参数；共振峰提取方法；倒谱法Extraction method of emotional speech signal of the formantparametersAbstractSpeech emotion recognition is one of the hot research of new human-computer interaction technology, which has a wide application prospect in artificial intelligence. Formant frequency is an important characteristic of reflecting the resonant characteristics of channel, it represents the pronunciation of the most direct source of information. So the research of emotional speech signal of the formant parameters is of great significance.Based on the importance of formant parameter in the emotional speech signals, this paper mainly studied the extraction method of emotional speech signal of the formant parameters. Several main methods of extraction of formant are: spectral envelope extraction, cepstrum method and LPC method. Since cepstrum based on the number of inverse Fourier transform power spectrum, it can separate spectral envelope and the fine structure and get very precise information on the formant, so this paper focuses on research cepstrum formant extraction.This paper use MATLAB software cepstrum emotional state to achieve happy, angry and neutral three formant parameter extraction. Analysis to extract a result, I get some of the following conclusions: Relative to the neutral pronunciation, the happy and angry the first formant frequency is relatively increased. Pronunciation features from the human point of view, people are happy and angry expression, mouth to pronounce than when Zhang was more calm, so there will be such an outcome. So, you can use the formant speech as a means to distinguish between different emotions.Key Words: Speech Emotion Recognition; Formant parameters; Formant extraction method; Cepstrum目录摘要 ..................................................................... Abstract .. (I)第1章绪论 0选题意义 0情感语音识别技术的国内外发展现状 0国际情感语音识别发展现状 0国内情感语音识别发展现状 (1)本文的主要研究内容及结构安排 (2)本文的主要研究内容 (2)本文的结构安排 (2)第2章情感的分类与语音情感识别 (3)情感的分类 (3)情感语音数据库 (4)语音情感识别系统 (5)第3章共振峰的基本概念 (5)共振峰参数的概念及产生原理 (5)共振峰参数的研究意义 (6)提取共振峰参数所遇到的问题 (6)第4章共振峰的提取方法及分析 (7)谱包络提取法 (7)倒谱法提取共振峰 (8)LPC法提取共振峰 (9)求根法提取共振峰 (10)LPC倒谱法提取共振峰 (10)几种提取方法分析比较 (12)同类文章提取方法比较 (13)第5章倒谱法提取共振峰的实现 (15)倒谱的定义 (15)倒谱法提取共振峰原理 (16)倒谱法提取情感语音共振峰具体实现过程 (16)共振峰提取结果及结论分析 (18)情感语音原始波形 (18)情感语音共振峰提取结果 (19)结论分析 (21)第6章总结与展望 (22)全文总结 (22)展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)外文原文 (25)中文翻译 (35)第1章绪论选题意义随着多模态人机交互技术的发展，新型人机交互模式的应用前景更加广阔。
第四章 语音信号处理技术
语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数 字信号处理为基础而形成的一门综合性学科， 处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的 传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到 某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识 出说话者，识别讲话的内容等。 基础： 指导： 技术手段:
语音信号处理的发展
在语音波形片断拼接之前首先根据语义用psola算法对拼接单元的韵律特征进行调整使合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征又使拼接单元的韵律特征符合语义从而获得很高波形合成法参数合成法规则合成法基本信息波形特征参数语言的符号组合语音质量词汇量小500字以下大数千字无限合成方式pcmadpcmapclpclsp共振数码率9664kbits2496kbits5075bits1mbit可合成的语音长度15100s100s7分钟无限合成单元音节词组句子音节词组句子因素音节装置简单比较复杂复杂目前的语音合成方法实质上并未解决机器说话的问题本质上只是一个声音还原的过程
量化等级的划分
量化级越多，量化误差越小。每个采样点占用的 Bit就会越多，在语音信号处理中常用的有16bit、 8bit等量化。
xa(t)
xa(nT)
x(n)
采样
x1
xa1
量化
xk
xak xak+1
x(n)=Q[xa(nT)]
xk+1
xaL
xL xaL+1
量化后的信号值与原信号值之间的差值称为 量化误差(噪声) e(n)=x(n)- xa(nT) -/2 e(n) /2
建立数学模型：寻求一种可以表达一定物理状态 下量与量之间关系的数学表示。 语音生成系统： 在声门以下，负责产生激励振动——激励系统 从声门到嘴唇的呼吸通道是声道——声道系统 语音从嘴唇辐射出去，嘴唇以外——辐射系统 语音信号的分析，就是找出语音产生模型的各种 参数（语音的特征参数），应用于语音的编码、 识别和合成等。
语音情感分析技术的使用教程与情感状态识别
语音情感分析技术的使用教程与情感状态识别使用教程：语音情感分析技术的使用概述语音情感分析技术是一种能够识别和理解语音中所包含的情感状态的技术。
通过分析音频数据中的声调、音调、声音强度等参数，系统可以判断说话人的情感状态，如快乐、悲伤、愤怒等。
该技术在情感识别、情感智能交互等领域具有广泛的应用前景。
一、语音情感分析技术的原理与方法1.1 语音特征提取语音特征提取是语音情感分析的基础步骤。
通过提取声调、音调、声音强度等参数，将语音信号转化为可供分析的数学形式。
常用的语音特征提取方法包括短时能量、过零率、线性预测系数等。
1.2 模型训练与测试模型训练与测试是语音情感分析的重要环节。
通过使用大量带有标签的语音数据，利用机器学习算法训练情感分类模型。
训练完成后，使用测试数据对模型进行验证，并评估其性能指标，如准确率、召回率等。
1.3 情感分类器构建情感分类器是语音情感分析的核心。
通过输入待分析的语音信号，情感分类器能够判断其中所包含的情感状态。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、决策树、深度学习等。
二、语音情感分析技术的应用场景2.1 客户服务与市场调研语音情感分析技术在客户服务与市场调研领域中具有广泛应用。
通过分析客户的语音反馈，公司可以了解其满意度，及时作出调整，提高客户体验。
同时，在市场调研过程中，语音情感分析技术可以帮助企业分析市场反馈情感状态，指导调研工作。
2.2 医疗领域在医疗领域，语音情感分析技术可以用于识别患者的情感状态，辅助医生进行诊断和治疗。
通过分析患者的语音数据，医生可以判断其情感状态是否稳定，评估治疗效果，并作出调整。
2.3 教育与培训语音情感分析技术在教育与培训领域也有重要应用。
通过分析学生的语音反馈，教师可以了解学生在学习过程中的情感状态，及时作出调整，提高教学效果。
此外，语音情感分析技术还可以判断学生的学习兴趣和动机，为个性化教学提供参考依据。
2.4 情感智能交互情感智能交互是基于语音情感分析技术的重要应用之一。
在线学习系统中情感识别模块的设计与实现
失 ”现 象严 重 。 美 国著 名教 育 家多尔 提 出 了“ ３ Ｓ ” （ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 、 Ｓ ｔ ｏ ｒ ｙ 、 Ｓ ｐ ｉ ｒ ｉ ｔ ） ￣ ［ １ “ ４ Ｒ” （ Ｒｉ ｃ ｈ 、 Ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｓ ｉ ｖ ｅ 、 Ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ 、 Ｒ ｉ ｇ ｏ ｒ ｏ ｕ ｓ ）的后 现代 主 义课 程观 ，他 认为 需 要将 科 学 （ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ）的理 性 与逻 辑 、故事 （ Ｓ ｔ ｏ ｒ ｙ ）
本文 在 目前 的在 线 学 习系统 模 型 的基础 上 ，针 对其 存在 的缺 点 ， 以建 构主 义 、后 现代 主 义 和认 知 心理 学等 相 关理 论为 指 导 ， 以情 感计 算 、计 算机 技 术 、模 式识 别技 术 、生 物特 征 识别 技 术等 为支 撑 ， 提 出一 种具 有情 感状 态 评价 与教 学流 程再 造功 能 的在线 学 习系 统模 型 （ Ｅ Ｒ — Ｔ Ｐ Ｒ Ｓ ， Ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ Ｒ ｅ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） ，并对 其 中的情感 状态 识别 模 块进 行 原型 实现 ，达 到 了教育 理论 与技 术有 效统 一 的 目的 。
基于深度学习的语音情感识别系统研究
基于深度学习的语音情感识别系统研究 摘要： 语音情感识别是一项复杂的任务，利用深度学习的方法可以提高识别准确率。本文采用基于深度学习的方法，利用神经网络模型实现了一个语音情感识别系统。通过将语音信号转化为可用于训练的特征向量，结合深度学习模型的训练和优化，我们成功地实现了对不同情感状态的准确识别。
1. 引言 语音情感识别是指根据语音信号判断说话人的情感状态，它在情感智能、人机交互、情感分析等领域有着广泛的应用。语音情感识别任务的关键在于找到能够有效表征情感状态的特征，并训练一个能够准确判别的模型。由于深度学习具有很强的特征提取和模式识别能力，因此被广泛应用于语音情感识别系统的研究中。
2. 数据集和特征提取 为了研究语音情感识别系统，我们使用了一个包含多种情感状态的语音数据集。该数据集由不同说话人模拟多种情感状态进行录制，并以情感标签进行了标注。为了将语音信号转化为可供深度学习模型训练的输入向量，我们对语音信号进行预处理和特征提取。我们采用了基于短时能量和过零率的基本特征提取，以及Mel频率倒谱系数（MFCC）等高级特征进行语音特征的表示。
3. 深度学习模型设计 为了实现准确的语音情感识别系统，本文采用了一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）相结合的深度学习模型。CNN能够提取语音信号的空间特征，而LSTM则能够捕捉语音信号的时序依赖关系。我们将语音信号的特征作为输入，经过多层的卷积和池化操作，最后连接LSTM层进行情感状态的分类。
4. 模型训练和优化 为了训练和优化深度学习模型，我们使用了大量标记好的语音数据进行训练。我们采用了交叉熵损失函数作为模型的目标函数，并利用反向传播算法进行模型参数的更新。为了避免过拟合现象，我们使用了随机失活（Dropout）技术。此外，我们还进行了一系列的实验来调整网络的结构和超参数，以达到最佳的性能。
基于语音识别的智能心理咨询系统设计与实现
基于语音识别的智能心理咨询系统设计与实现近年来，随着人们对心理健康的关注度不断提高，心理咨询的需求也日益增加。
然而，传统的心理咨询方式存在一些问题，如地域限制、人力资源不足等。
为了解决这些问题，基于语音识别的智能心理咨询系统应运而生。
本文将探讨这种系统的设计与实现。
一、系统需求分析和设计在设计智能心理咨询系统之前，我们首先需要对系统的需求进行分析。
基于语音识别的咨询系统需要满足以下几个主要需求：1. 语音识别功能：系统能够准确地将用户的语音输入转换为文字，以便进一步分析和处理。
2. 情感分析和智能问答：系统能够根据用户的语音输入，分析其情感状态，并给予相应的建议和回答。
3. 个性化服务：系统应能够根据用户的个人信息和历史记录，提供个性化的心理咨询服务。
4. 数据安全性：系统需要保障用户的隐私和数据安全，确保咨询过程的保密性。
基于以上需求，我们可以设计出以下系统的整体架构：1. 用户端：用户可通过智能手机等设备，通过语音进行咨询。
系统通过语音识别技术将语音转换成文字，然后进行情感分析和智能问答，最后将建议和回答转化为语音进行播报。
2. 服务器端：服务器端包括语音识别模块、情感分析模块、问答模块和用户信息管理模块。
语音识别模块使用先进的语音识别技术，将用户的语音输入转换为文字。
情感分析模块对用户的语音进行情感识别，从而判断用户的情感状态。
问答模块根据用户的问题和情感状态，给予相应的回答和建议。
用户信息管理模块负责管理用户的个人信息和历史记录。
3. 数据库：数据库用于存储用户的个人信息、历史记录以及系统的知识库等数据。
二、系统实现在系统实现方面，我们需要依托现有的语音识别技术、情感分析技术和问答技术。
以下是实现系统所需的一些关键技术和步骤：1. 语音识别技术：选择一种准确度较高的语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本。
目前，主流的语音识别技术包括基于深度学习的方法和传统的统计学方法。
2. 情感分析技术：使用自然语言处理和机器学习等技术，对用户的语音进行情感分析。
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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
体方案，分析并研究系统相关算法。本章将从系统整体流程着手，阐述系统各功
能模块详细设计与实现。
4.1 系统整体流程
基于系统需求分析、系统总体方案设计及相关算法分析与研究，本课题设计
系统总体流程如图4.1所示。
建立
情感语料库
语音增强特征提取训练阶段模型训练
采集的老年人
语音
语音增强特征提取
识别阶段
输入分类器输出分类结果
图4.1 老年人语音情感识别系统总体流程图
系统总体流程包含训练阶段和识别阶段，二者的共同步骤有：语音增强、特
征提取和情感分类。训练阶段包括建立情感语料库、语音增强、特征提取及模型
训练。识别阶段包括语音采集、语音增强、特征提取与情感分类。其中语音采集
主要由手机麦克风或其他语音采集装置完成，其余流程由本课题实现。本节将针
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。
本节通过层次化和模块化的思想将系统功能自顶向下分解成多个模块。系统设计
功能模块图如图4.2所示，包括系统每个组成部分的各功能模块。
老年人语音情感识别系统
老年人客户端用户管理模块语音留言模块子女客户端用户管理模块语音留言模块父母情感报告中心后台服务端
用户管理模块老年人语音增强模块语谱图特征提取模块CNN训练识别模块信
息
推
送
模
块
图4.2 老年人语音情感识别系统功能模块图