基于LS-SVM的情感語音識別

周 慧，魏霖靜

（甘肅農業大學 信息科學技術學院，甘肅 蘭州 730070）

隨著計算機技術的發展，傳統的計算機已不能滿足人們日益增長的需求，如何讓計算機和人的交流不僅能體現基本的信息，還能識別人類豐富的情感是是當前國內外眾多領域研究的熱點問題。

目前，很多的方法被使用到情感語音的識別中。如文獻[1]利用神經網絡，文獻[2]利用特征空間分解方法，文獻[3]實現了利用KNN方法的情感語音的識別。文中利用LS-SVM分類，實現了對4種基本情感的分類識別。

1 LS-SVM基本理論

LS-SVM最小二乘支持向量機是標準SVM的一種推廣形式，它具有SVM的優點，也具有自身的特點。其基本理論如下[4-5]：

假設訓練樣本集為（xi，yi），i=1，2，3，…，n，xi∈Rn為訓練樣本的輸入，yi∈R為訓練樣本的輸出。利用一非線性映射將樣本從原空間映射 φ（·）到高維特征空間 φ（xi），在高維特征空間中構造最優決策函數：

利用結構風險最小化原則，尋找（1）式中的最優 ω和b值：

上式中：‖ω‖2為控制模型的復雜度，C為正規化參數，Remp為損失函數ε，也稱為經驗風險。損失函數ε的不同，支持向量機模型就不同。在最小二乘支持向量機中損失函數ε，即Remp=。

基于結構風險最小化原則來確定決策函數最優ω和b值可轉換為求解以下最優解：

利用拉格朗日方法求解這個優化問題：

根據優化條件：

得到函數的估計為：

其中核函數K（xi，xj）=φ（xi）·φ（xj），從而優化問題轉變為線性方程組的解：

得到非線性決策函數：

2 情感語音分類及數據庫的建立

人類的情感是一個復雜且不容易準確描述的問題，至今也沒有一種統一的定義。文中作為初步探索，將情感種類按常見的4種分類憤怒，高興，中性，悲傷劃分，并邀請4名學生在誘惑情感的情況下錄制了20句實驗語音。

3 情感特征參數的提取

情感語音信號的特征參數涉及到時域、頻域、倒譜域及統計等方面，文中選取了短時能量，基頻相關參數，語速，共振峰作為特征[6-7]。

3.1 短時能量

語音信號的能量是隨時間的變化而變化的，在語音信號中的清音和濁音之間能量差別是顯著的。根據語音信號自身非平穩，準周期等特點，對語音信號分幀加窗后來計算10～30 ms時間內的能量。

設初始的語音信號為x（l），進行分幀后得到第n幀的語音信號為xn（m），則第n幀的語音信號的短時能量En可以表示為：

上式中的N為窗長。

文中得到的不同情感的平均短時能量關系為：憤怒（0.16）>高興（0.08）>悲傷（0.04）>中性（0.01）。

3.2基 頻

發出的聲音可分為清音和濁音。當發出濁音的時候由于聲帶振動而引起的振動頻率稱為基頻，語音中的基頻直接決定了語音中音調的高低。不同情感下語音的基頻差異也很大。對于基頻的獲取，可以采用多種方法。如自相關法，小波變換法，線性預測殘差倒譜法等等，不同的方法有缺點也不同。文中選取了比較典型的自相關方法提取相關語音的基頻。

3.3語 速

語速，指發音的速度。無外界因素時，每一個人的語速是基本恒定的。當有外界因素的影響時，語速就會變的不穩定，加快或者放慢。根本上來講，語速的變化實際上是不同情感的一種體現。憤怒時語速加快，悲傷時語速就會自然的變慢。在實驗中，可用下列公式來描述語速：

3.4 共振峰

在語音學中，可以用來描述人類聲道共振現象。當元音激勵進入聲道時會引起共振特性，產生一組共振頻率，這就是共振峰，一般包括共振峰頻率位置和頻帶寬度。同一個說話人攜帶不同情感說話時的共振峰差異也是明顯的，因此語音信號的前3～4個共振峰也經常用作情感識別的特征參數。

4 基于LS-SVM的情感語音識別

在最小二乘支持向量機分類時，要對核函數進行選取。文中采用了徑向基函數（RBF）核函數，利用交叉驗證的方法確定其中的兩個參數。

圖1 情感語音識別原理圖Fig.1 Schematic diagram of emotional speech recognition

文中將錄制的情感語音數據進行了預處理，然后提取出了相應的情感特征參數，并將特征參數實現數據的歸一化處理。隨機抽取80%的數據樣本，建立基于LS-SVM的分類識別模型，并進行了集內測試和集外測試。

表1 情感語音識別結果Tab.1 Results of emotional speech recognition

5 結束語

文中利用LS-SVM實現了4種基本情感分類的情感語音識別，從識別率來看，基本情感在集內測試中識別率高。但在整個的實驗過程中還是存在著不足，比如訓練和測試中高興和憤怒的情感特征區分度相對其他情感較低，因此增加情感的分類和特征的表示還是今后需要研究的重點。

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