基于稀疏表示的语音情感特征学习与识别方法研究的中期报告摘要本中期报告研究了基于稀疏表示的语音情感特征学习与识别方法。首先介绍了情感识别的研究背景和现状，然后介绍了稀疏表示的基本概念和方法。接着，提出了基于稀疏表示的情感特征学习与识别方法，包括特征提取、码本学习和分类器训练等环节。最后，以IEMOCAP数据库为例，进行了实验评估，结果表明所提出的方法在情感识别任务中具有较好的性能。AbstractThismidtermreportstudiesthemethodoflearningandrecognizingemotionalspeechfeaturesbasedonsparserepresentation.Firstly,thebackgroundandcurrentstatusofemotionalrecognitionresearchareintroduced.Then,thebasicconceptsandmethodsofsparserepresentationareintroduced.Next,amethodoflearningandrecognizingemotionalspeechfeaturesbasedonsparserepresentationisproposed,includingfeatureextraction,codebooklearning,andclassifiertraining.Finally,takingtheIEMOCAPdatabaseasanexample,experimentsarecarriedouttoevaluatethemethod,andtheresultsshowthattheproposedmethodhasgoodperformanceinemotionalrecognitiontasks.关键词：情感识别；稀疏表示；特征学习；码本；分类器Keywords:emotionalrecognition;sparserepresentation;featurelearning;codebook;classifier1.研究背景和现状情感识别是人机交互、情感计算、心理医学等领域的研究热点之一，其涉及到自然语言处理、信号处理等多个学科。目前，情感识别主要是针对文本和语音两个方面展开研究。在情感语音识别领域，研究人员通常采用声学特征（如MFCC）或语言特征（如词汇、语法）来描述语音信号。但由于声学和语言特征的局限性，这些方法往往难以提取到一些更细微的情感信息。因此，研究人员开始关注使用更为高级的特征描述方法，如稀疏表示。2.稀疏表示稀疏表示是一种基于字典的信号压缩方法，它将信号表示为一个系数向量和一个字典的线性组合，其中系数向量是尽可能稀疏的。稀疏表示在信号处理领域有广泛应用，如图像处理、声音处理和语音识别等。稀疏表示的基本思想是通过学习一个过完备的字典，在该字典上通过凸优化方法求解一个稀疏系数向量，从而实现信号的压缩和重构。3.情感特征提取本研究中，采用基于稀疏表示的情感特征提取方法来提取语音信号的情感信息。具体地，采用Gabor小波作为基函数，对语音信号进行小波分解，并提取每个子带的系数。然后，基于这些系数，使用L1正则化方法求解一个稀疏系数向量。最后，将该向量作为情感特征表示。4.码本学习本研究中，采用k-means聚类方法学习情感特征的码本。具体地，将所有语音信号的情感特征向量聚为k个类，从而得到k个中心向量，作为情感特征的码本。5.分类器训练本研究中，采用支持向量机（SVM）分类器对情感特征进行分类。具体地，使用已标注的情感语音信号来训练SVM模型，从而实现情感识别。6.实验评估本研究以IEMOCAP数据库为例，进行了实验评估。该数据库包含来自10名演员的1000个情感语音信号，每个信号都有7种情感标签。实验将数据集分为训练集和测试集两部分，分别用于情感特征学习和情感识别。实验结果表明，本研究提出的基于稀疏表示的情感特征学习与识别方法在情感识别任务中具有较好的性能。7.结论与展望本研究提出了一种基于稀疏表示的情感特征学习与识别方法，通过学习不同情感状态下语音信号的稀疏表示，实现情感识别。实验结果表明，该方法具有较好的性能。未来，将进一步探索如何使用更高级的稀疏表示方法（如深度学习）来提取更为细致的情感特征。