情感语音数据库优化及PAD情感模型量化标注

情感语音数据库是情感语音识别研究的基础,建立包含认知心理因素在内的维度情感语音数据库对提高识别率、改善人机交互能力具有重要意义。笔者首先对前期建立的摘引型TYUT2.0数据库进行语音听辨筛选,根据认同率阈值进行数据库优化,得到的情感语音数据库包含四种情感的语句237句,其中"悲伤"62句,"愤怒"58句,"高兴"57句,"惊奇"60句。然后利用PAD三维情感模型对该数据库语音进行标注,得到维度情感语音数据库。该数据库中的每句语音都有对应的听辨认同率以及PAD值。对每句语音的PAD值进行统计分析,证明了该维度情感语音数据库的有效性,为今后研究维度情感识别奠定了基础。

情感语音数据库综述

情感语音数据库是语音情感识别研究的数据基础,为语音情感识别模型的建立提供训练和测试数据。近年来,国内外研究者们以各自的科研任务为背景,建立了若干面向语音情感识别研究的数据库。然而,由于情感的复杂性以及缺乏统一的数据库建立标准,只有少数的高质量的数据库得到了大多数研究者们的认可。通过文献调查与分析,对当前领域内极具代表性的一些情感语音数据库进行了综述,目的是为相关研究者们的数据库建立和选择工作提供可靠的对比和参考依据。