[发明专利]一种基于PCA-BP的情绪识别方法及系统在审
| 申请号： | 201711477181.7 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108053840A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 郑渊中 | 申请（专利权）人： | 广州势必可赢网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/30;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 510000 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于PCA‑BP的情绪识别方法及系统。通过将训练音频的第一声学特征向量和第一样本熵特征进行融合得到训练音频的第一情感声谱特征向量；采用PCA算法对情感声谱特征向量进行降维得到第二情感声谱特征向量；分别将各种情绪对应的训练音频的第二情感声谱特征向量输入预置BP神经网络模型进行训练得到各种情绪对应的声谱特征向量情绪模型；将待检测音频的第二声学特征向量和第二样本熵特征进行融合得到待检测音频的第三情感声谱特征向量与各个声谱特征向量情绪模型进行比对并计算情绪模型匹配度，输出最大情绪模型匹配度对应的声谱特征向量情绪模型。解决了当前的语音情绪识别过程复杂，实现难度高，准确率低，效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca bp 情绪 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于PCA-BP的情绪识别方法，其特征在于，包括：S1：获取训练音频，提取所述训练音频的第一声学特征向量和第一样本熵特征，分别将各个所述训练音频的所述第一声学特征向量和所述第一样本熵特征进行融合，得到各个所述训练音频的第一情感声谱特征向量；S2：采用PCA算法对所述第一情感声谱特征向量进行降维处理，得到的第二情感声谱特征向量；S3：分别将各种情绪对应的所述训练音频的所述第二情感声谱特征向量输入预置BP神经网络模型进行训练，得到各种情绪对应的声谱特征向量情绪模型并加入训练模板库；S4：获取待检测音频，提取所述待检测音频的第二声学特征向量和第二样本熵特征，将所述第二声学特征向量和所述第二样本熵特征进行融合，得到待检测音频的第三情感声谱特征向量，将第三情感声谱特征向量与所述训练模板库中的各个所述声谱特征向量情绪模型进行比对并计算情绪模型匹配度，输出最大情绪模型匹配度对应的所述声谱特征向量情绪模型。
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