基于MFCC特征融合的语音情感识别算法

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摘 要： 在目前语音情感识别中，采用单一梅尔倒谱系数（MFCC）频谱的方法不能完全体现语音中所包含的情感特性，而多特征融合容易导致维数过大。提出了一种融合MFCC及其差分频谱的双向长短时记忆网络结合卷积神经网络（Bi-LSTM-CNN）的语音情感识别算法。首先提取语音信号的MFCC特征，并进行差分运算得到一阶、二阶差分特征提取频谱，再采用主成分分析法分别获取3个频谱中贡献度较高的维度组成新的频谱，达到降维目的，并将降维后的3个特征频谱从上到下依次进行堆叠，得到动、静结合的MFCC差分融合频谱。（剩余8199字）