[发明专利]一种语义独立的语音情绪特征识别方法及装置

权利要求书

1.一种语义独立的语音情绪特征识别方法，其特征在于，包括：

S1：获取wav格式的音频文件中的PCM数据；

S2：将PCM数据进行语音特征提取，获取PCM数据的声谱特征、韵律学特征和音质特征；

S3：将PCM数据中的声谱特征、韵律学特征和音质特征分别与情绪数据库中各种情绪类别对应的预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征进行模式匹配，根据模式匹配的结果输出匹配度最大的情绪类别。

2.根据权利要求1所述的一种语义独立的语音情绪特征识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

S301：获取与情绪数据库中预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征对应的预置权值；

S302：将PCM数据中的声谱特征、韵律学特征和音质特征分别与情绪数据库中各种情绪类别对应的预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征进行模式匹配；

S303：根据PCM数据中的声谱特征、韵律学特征和音质特征与情绪数据库中各种情绪类别对应的预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征的匹配程度和情绪数据库中预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征对应的预置权值计算各种情绪类别的加权平均数，以加权平均数为匹配度，输出匹配度最大的情绪类别。

3.根据权利要求1所述的一种语义独立的语音情绪特征识别方法，其特征在于，所述声谱特征具体包括：MFCC特征和GFCC特征。

4.根据权利要求1所述的一种语义独立的语音情绪特征识别方法，其特征在于，所述韵律学特征具体包括：Pitch特征、Short Term Energy特征、ZCR特征和Speed特征。

5.根据权利要求1所述的一种语义独立的语音情绪特征识别方法，其特征在于，所述音质特征具体包括：Formants特征。

6.一种语义独立的语音情绪特征识别装置，其特征在于，包括：

音频获取模块，用于获取wav格式的音频文件中的PCM数据；

特征提取模块，用于将PCM数据进行语音特征提取，获取PCM数据的声谱特征、韵律学特征和音质特征；

匹配输出模块，用于将PCM数据中的声谱特征、韵律学特征和音质特征分别与情绪数据库中各种情绪类别对应的预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征进行模式匹配，根据模式匹配的结果输出匹配度最大的情绪类别。

7.根据权利要求6所述的一种语义独立的语音情绪特征识别装置，其特征在于，所述匹配输出模块具体包括：

权值子模块，用于获取与情绪数据库中预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征对应的预置权值；

匹配子模块，用于将PCM数据中的声谱特征、韵律学特征和音质特征与情绪数据库中各种情绪类别对应的预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征进行模式匹配；

输出子模块，用于根据PCM数据中的声谱特征、韵律学特征和音质特征分别与情绪数据库中各种情绪类别对应的预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征的匹配程度和情绪数据库中预置声谱特征、预置韵律学特征和预置音质特征对应的预置权值计算各种情绪类别的加权平均数，以加权平均数为匹配度，输出匹配度最大的情绪类别。

8.根据权利要求6所述的一种语义独立的语音情绪特征识别装置，其特征在于，所述声谱特征具体包括：MFCC特征和GFCC特征。

9.根据权利要求6所述的一种语义独立的语音情绪特征识别装置，其特征在于，所述韵律学特征具体包括：Pitch特征、Short Term Energy特征、ZCR特征和Speed特征。

10.根据权利要求6所述的一种语义独立的语音情绪特征识别装置，其特征在于，所述音质特征具体包括：Formants特征。