语音情绪识别是音频分类的一个最重要的应用场景,在社会中的很多领域,例如机器人制造,自动化,人机交互、安全、医疗、驾驶和通信等,情绪识别都具有很高的实用价值。 我们今天要讲解的案例——语音情感识别在近年来引起了学术界和工业界的研究热潮。因为情绪作为我们在日常交流中非常重要的表达方式之一,在无法获取说话人面...
在长格式音频关键词识别中,CNN可以用于提取音频中的时域和频域特征。 特征提取是音频处理中的重要步骤,它将原始音频转换为一组有意义的特征向量。对于长格式音频,传统的特征提取方法(如MFCC)可能无法捕捉到足够的上下文信息。而基于CNN的特征提取方法可以通过卷积层和池化层来提取局部和全局的特征,从而更好地捕捉到音频...
说话人识别系统主要包含三部分:语音数据采集与预处理、说话人身份特征的提取以及分类识别。其中说话人特征信息的提取是最重要的部分,特征的好坏直接影响着系统的识别率。因此,这也是本发明的研究重点。目前,用于说话人系统的特征参数主要可分为传统特征和深度特征。传统特征主要包含有MFCC,LPCC,LPC,PLP等,在以前研究领域...
在通过GRU单元对时间序列数据进行处理之前,对二维卷积层进行批处理归一化和概率为0.3的Dropout,防止过拟合和泄漏 CNN层期望提取关键的MFCC系数,并以时间序列数据的形式提供给BiGRU层。 BiGRU学习重要的特征,并通过Dropout(防止过拟合)将它们传递给另一个BiGRU层,以提供从mfc中提取的最终特征给前馈神经网络(FFNN)进行预测。
变换域是指将语音信号经过某种变换得到的矢量特征,常见的变换域特征有线性预测系数(linearpredictioncoefficient,lpc)[2]对参数(linespectralpair,lsp)、mel倒谱系数(melfrequencycepstrumcoefficient,mfcc)巴频率倒谱系数(barkfrequencycepstrumcoefficient,bfcc),变换域的特征参数能够更好地仿生人类的声音特性,因此其鲁棒性更...
鸟鸣声信号经预处理后,提取出LPCC,MFCC和频谱图等特征参数,提取的特征参数一方面用于区分有效鸟鸣声与噪声,另一方面加以组合形成联合特征共同输入鸟鸣声物种识别系统,采用图像识别的方式解决语音识别问题,训练分类模型,与传统的鸟类图像识别系统相比具备物种鉴别程度高,计算复杂度低,抗干扰能力好的特点.2.基于鸟鸣叫CNN和...