李 杰，周 萍

（1.桂林电子科技大学计算机科学与工程学院，广西桂林 541004;2.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林 541004）

0 引言

随着计算机技术的高速发展和人类对计算机依赖性的不断增强，人机交流变得越来越普遍，人机交互能力也越来越受到研究者的重视，语音情感识别就是人机交互与情感计算的交叉研究领域。语音中的情感之所以能够被识别与表达，是因为语音特征在不同情感状态下的表现不同。因此，很多研究者对特征与情感类别之间的对应关系产生了浓厚的兴趣并进行了深入的探讨。Murray I和Amott J L完成的实验得出了基频、能量、时长等韵律特征，以及语音质量特征与情感之间的定性关系［1］，使得韵律学特征成为语音情感识别的常用特征。此后，研究者又加入了共振峰参数和语音学特征，如MFCC，使得韵律学特征与语音学特征结合识别情感。通常在利用这些基本特征进行研究时，还需要求出其派生特征和各种统计特征，如范围、均值和方差等，并把它们组成特征向量。由于到目前为止，声学特征与情感状态的对应关系缺乏统一的结论，为了尽可能保留有意义的信息，研究者只能在研究中保留这维数少则几十条多则上百条的特征向量。但根据模式识别的理论，高维特征集合不仅不会提高识别率，还会造成“维数灾难”［2］。大量的研究表明:语音情感识别的关键就在于从数量众多的特征中求得高效的情感声学特征组，这就需要用到特征降维技术。……