【摘 要】
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本文研究了语音信号的声学特征分析和情感信息处理,在基音检测和语音情感识别两个方面做了一些研究工作。论文的主要内容如下：1.给出了一个基于经验模式分解(EMD)的自相关函数
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本文研究了语音信号的声学特征分析和情感信息处理,在基音检测和语音情感识别两个方面做了一些研究工作。论文的主要内容如下：1.给出了一个基于经验模式分解(EMD)的自相关函数(ACF)基音检测改进算法。传统ACF是一个经典的常用基音检测算法,尽管其性能较好,但是在实际使用过程中容易因受到多种因素的干扰而出现倍频错误。该改进算法巧妙地利用经验模式分解将基音信息有效地与这些干扰因素进行分离,其检测性能能够明显提升。2.给出了一个基于趋势分析的平均幅度差函数(AMDF)基音检测算法的改进框架。AMDF有着比ACF更小的计算量,同时保持着较高的精度,但是因其存在下降趋势而易造成检测错误。本文首先介绍了一个基于EMD的AMDF改进算法(EMD-based AMDF),接着在深入分析已有经典改进算法和EMD-based AMDF算法的基础上,提出了一个基于趋势分析的改进框架,该改进框架能够有效地克服AMDF的检测错误。此外,在该框架下我们给出了一个更为快速的基于最小二乘法的改进算法。3.对语音情感识别进行了初步的研究。为了解决使用全局特征进行语音情感识别时丢失了情感特征的局部信息的问题,给出了一个基于主成分分析的全局特征和局部特征融合的方法用于语音情感识别并在柏林情感库上验证了本文方法的性能。
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