基于语音样本吸引子重构的人类情绪自动识别

注解: 考虑了从处于中性状态的相同受试者的语音样本中自动识别在说话者表现积极情绪时登记的语音信号样本的方法。 本文探讨了非线性动力学方法评估一个人情绪状态的信息性指标的可能性。 该研究是在分析语音信号吸引子重建的基础上进行的。 分析了吸引子重构参数（时间序列元素与嵌入维度之间的时间延迟）的最佳值选择的各种方法。 基于四个象限中吸引子重建最大向量的估计，提出了新的定量特征，用于对经历情绪的人的语音信号样本进行分类。 该研究是在俄语数据库（Tver）的片段上进行的。 已经形成了情感语音的模型语料库，由两个级别（短语和元音音素）的数据库组成，作为评估开发的用于自动识别人类情绪的软件模块性能的基础。

出版日期: