31、基于进化算法的特征子集选择在语音自动情感识别中的应用

基于进化算法的特征子集选择在语音自动情感识别中的应用

1. 引言

人类是情感丰富的生物，社交互动依赖于表达自身情感和感知他人情绪的能力。情感计算作为一个新兴研究领域，致力于开发能够检测和响应用户情绪的设备，其主要目标是捕捉和处理情感信息，以增强人机之间的交流。

情感数据库为开发情感识别器或合成器提供了良好的机会。研究人员使用双语多模态情感数据库中的音频记录，计算了不同的语音副语言参数，用于分析人类情感语音。同时，机器学习范式在相关研究中也发挥了重要作用。

2. 相关工作

情感数据库可用于训练情感应用程序，这类数据库通常记录图像、声音、心理生理值等信息。已有许多研究关注人类情感语音分析中的不同特征，大多基于基频、能量和时间参数。也有不少工作以机器学习范式为主导。

例如，一些研究使用特征选择方法将神经网络应用于语音情感识别，但具体方法和范式有所不同。还有研究使用较少的情感类别和贪心算法来选择特征。

3. 使用机器学习范式研究自动情感识别相关参数

3.1 RekEmozio数据库

RekEmozio双语数据库旨在为用户情感研究提供信息存储，添加了录音的描述性信息，方便提取语音参数和视频特征。该数据库使用的情感基于相关研究选定，并添加了中性情感，涉及西班牙语和巴斯克语。

3.2 情感特征提取

语音情感识别中，从语音信号中提取哪些特征是关键问题。以往研究表明，很难找到能可靠指示语音中情感的特定语音特征。

本研究使用标准信号处理技术处理RekEmozio数据库中的音频记录（立体声波形文件，采样率44100 Hz），提取