MFCC+HMM中文数据库的情感识别

资 源 简 介

MFCC+HMM中文数据库的情感识别

详 情 说 明

语音情感识别是人机交互领域的重要研究方向，通过分析语音信号来识别说话人的情感状态。在中文语音情感识别系统中，梅尔频率倒谱系数(MFCC)和隐马尔可夫模型(HMM)是两种经典且有效的技术组合。

MFCC是语音信号处理中常用的特征提取方法，它能有效模拟人耳听觉特性。提取过程主要包括：预加重、分帧加窗、快速傅里叶变换、梅尔滤波器组处理、对数运算和离散余弦变换。这些步骤最终得到能够代表语音情感特征的MFCC系数向量。

HMM则非常适合用于建模时序数据。在情感识别任务中，不同的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）可以分别训练对应的HMM模型。当输入一段待识别的语音时，系统会计算该语音在各个HMM模型下的概率，选择概率最大的模型对应的情感作为识别结果。

中文语音情感识别相比其他语种有其特殊性，需要考虑声调变化、音节结构等因素的影响。在实际应用中，通常需要构建专门的中文情感语音数据库，包含多种情感状态下的语音样本。通过MFCC+HMM的方法，可以取得较好的识别效果，但同时也面临着特征选择、模型训练等方面的挑战。