基于HMM、CHMM2和SPHMM的研究和增强压力和情绪对话环境中的对话条件识别
摘要：基于三种不同的分类器，本研究致力于研究和改进在有压力和情绪的说话环境下的说话条件识别。这三种分类器分别是：隐藏马尔可夫模型（HMMs）、二阶循环隐藏马尔可夫模型（CHMM2s）和超段隐马尔可夫模型（SPHMMs）。本研究使用的有压力的说话环境包括中性、喊叫、缓慢、大声、轻声和快速说话的条件，而情绪说话环境则由中性、生气、悲伤、快乐、厌恶和恐惧情绪组成。当前工作取得的结果表明，在有压力和情绪的说话环境中，SPHMMs在改进说话条件识别方面优于HMMs和CHMM2s。结果还表明，基于HMMs、CHMM2s和SPHMMs的说话条件识别在有压力的说话环境中优于情绪说话环境，分别提高了2.7\%、1.8\%和3.3\%。根据人工评估，有压力的说话条件的识别性能比情绪条件的识别性能提高了5.2\%。
作者：Ismail Shahin
论文ID：1707.00680
分类：Sound
分类简称：cs.SD
提交时间：2017-07-05