1.一种基于语音的情绪识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)分别收集人物喜、怒和哀的情绪声音数据;
2)采用pca算法分别对喜、怒和哀的情绪声音数据分别进行降维处理;
3)然后对降维处理后的喜、怒和哀的情绪声音数据进行端点检测提取出梅尔-频率倒谱系数、共振峰和过零率三个特征参数,对特征参数建立高斯混合模型,分别训练出喜、怒和哀的情感声音的高斯混合模型,并建立由喜-高斯混合模型、怒-高斯混合模型和哀-高斯混合模型的情感声音数据库;
4)收集待识别的语音片段;
5)将收集到的语音片段通过抗混叠滤波、模数变换、预加重预处理以及端点检测,然后提取出梅尔-频率倒谱系数、共振峰和过零率三个特征参数后,对特征参数建立对比高斯混合模型,随后与情感声音数据库内的喜-高斯混合模型、怒-高斯混合模型和哀-高斯混合模型分别进行匹配;
6)对比高斯混合模型与情感声音数据库内的喜-高斯混合模型、怒-高斯混合模型和哀-高斯混合模型中的某一个模型的重叠率大于设定的阈值,则判断为与该模型相同的情绪。
2.根据权利要求1所述的一种基于语音的情绪识别方法,其特征在于:所述阈值的设定值为38-70%。
3.根据权利要求2所述的一种基于语音的情绪识别方法,其特征在于:还具有步骤7)对判断后的对比高斯混合模型,进行与喜、怒和哀情绪相对应的标记,并更新到情感声音数据库内。
4.根据权利要求3所述的一种基于语音的情绪识别方法,其特征在于:所述语音片段持续时间为2-6s。
5.一种基于语音的情绪识别装置,其特征在于:包括
声音采集模块,用于收集待识别的语音片段;
音频处理模块,用于对收集到的人物喜、怒和哀的情绪声音数据进行降维处理,以及对收集到的语音片段进行过抗混叠滤波、模数变换和预加重预处理;
数据处理模块,用于进行端点检测,提取出梅尔-频率倒谱系数、共振峰和过零率三个特征参数,对特征参数建立高斯混合模型,分别训练出喜、怒和哀的情感声音的高斯混合模型;
数据库模块,用于存储喜-高斯混合模型、怒-高斯混合模型和哀-高斯混合模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于语音的情绪识别装置,其特征在于:所述音频处理模块包含有模数转换器、音频输出器、抗混叠滤波器和预加重电路。
7.根据权利要求6所述的一种基于语音的情绪识别装置,其特征在于:所述音频处理模块和数据库模块均与数据处理模块物理连接。