维度语音情感识别研究综述
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作者单位:

作者简介:

李海峰(1969-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为人工智能,类脑智能;薄洪健(1984-),男,博士,CCF专业会员,主要研究领域为脑机接口,类脑智能;陈婧(1989-),女,博士生,主要研究领域为机器学习,情感计算,认知计算;徐聪(1990-),男,博士生,主要研究领域为神经网络,语音信号处理;马琳(1967-),女,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为人工智能,类脑智能;李洪伟(1993-),男,博士生,主要研究领域为脑电信号处理,音乐与脑认知.

通讯作者:

李海峰,E-mail:lihaifeng@hit.edu.cn

基金项目:

国家重点研发计划(2018YFC0806800);国家自然科学基金(61671187);深圳市基础研究项目(JCYJ20180507183608379);深圳市创新环境建设计划重点实验室项目(ZDSYS201707311437102);语言语音教育部-微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.20160xx);应用基础研究项目(CJN13J004);广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515111179)


Dimensional Speech Emotion Recognition Review
Author:
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Fund Project:

National Key Research and Development Program of China (2018YFC0806800); National Natural Science Foundation of China (61671187); Shenzhen Foundational Research Fund (JCYJ20180507183608379); Key Laboratory Project of Innovation Environment Construction Plan of Shenzhen Municipality (ZDSYS201707311437102); Open Fund of MOE-Microsoft Key Laboratory of Natural Language Processing and Speech (HIT.KLOF.20160xx); Applied Basic Research Programs(CJN13J004); Basic Research and Application Programs Foundation of Guangdong Province (2019A1515111179)

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    摘要:

    情感识别是多学科交叉的研究方向,涉及认知科学、心理学、信号处理、模式识别、人工智能等领域的研究热点,目的是使机器理解人类情感状态,进而实现自然人机交互.首先,从心理学及认知学角度介绍了语音情感认知的研究进展,详细介绍了情感的认知理论、维度理论、脑机制以及基于情感理论的计算模型,旨在为语音情感识别提供科学的情感理论模型;然后,从人工智能的角度,系统地总结了目前维度情感识别的研究现状和发展,包括语音维度情感数据库、特征提取、识别算法等技术要点;最后,分析了维度情感识别技术目前面临的挑战以及可能的解决思路,对未来研究方向进行了展望.

    Abstract:

    Emotion recognition is an interdisciplinary research field which relates to cognitive science, psychology, signal processing, pattern recognition, artificial intelligence, and so on, aiming at helping computer understand human emotion state to realize natural human-computer interaction. In this survey, the psychological theory of emotion is firstly introduced as the theoretical basis for the emotion model used in emotion recognition, including appraisal theory, dimensional models of emotion, brain mechanisms, and computing models. Then, the advanced technologies of dimensional emotion recognition from the artificial intelligence perspective, such as the speech emotion corpora, feature extraction, classification, are presented in detail. Finally, the challenges of dimensional emotion recognition are discussed and the workable solutions and future research directions are proposed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李海峰,陈婧,马琳,薄洪健,徐聪,李洪伟.维度语音情感识别研究综述.软件学报,2020,31(8):2465-2491

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  • 收稿日期:2019-06-30
  • 最后修改日期:2019-09-24
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  • 在线发布日期: 2020-05-26
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