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語者相依異常情緒偵測之語音情緒基線模型

為了解決jitter意思的問題，作者高鈺程 這樣論述：

在日常生活中，人與人之間的互動避免不了情感，而人也能輕易的感受到對方的情感，但如果要透過電腦來辨識人的情緒，難度則提高不少，人的情緒，一般可透過臉部表情、肢體動作和說話的語氣來辨識，而在人與人之間的溝通，帶有情緒的會影響到語句所要表達的意思，因此，情緒在語音中，扮演著相當重要的角色，語音情緒辨識的研究近幾年也越來越受到重視。在這篇論文中，主要研究如何提升語音情緒辨識引擎的效率，在語音情緒辨識中，語音特徵參數和分類器是整個系統的核心，這兩部分，皆會影響情緒辨識系統的辨識率，我們希望研究出如何在不降低辨識率的情況下，還能提高辨識引擎的效率。這篇論文主要目標為透過情緒基線模型，來提升情緒辨識引擎的

效率，我們透過情緒基線模型將未包含情緒的語句過濾掉，降低辨識引擎的負擔。而特徵與分類器的選取方面，我們分別就104種特徵參數和4種分類器進行研究，在語者相依的情況下，使用最具代表性的特徵得到的平均81%的辨識率，而將最具代表性的特徵透過連續向前選取法，選取為多個特徵使用，則辨識率平均為86%。

語音情緒辨識最佳參數之研究

為了解決jitter意思的問題，作者林靜宜 這樣論述：

人類的情緒表達方式非常多樣化，可以通過言語、姿勢或是文字等管道抒發個人的情感。人與人溝通時，語音中伴隨的情緒有時也會影響到語句所要表達的意思。因此，情緒在人類的語音中扮演著相當重要的角色，語音情緒辨識也越來越受到重視。 語音情緒辨識中，系統使用之分類器和語音特徵，會造成辨識率的差異。本論文針對語音情緒辨識最佳參數進行研究，分為下列三項研究重點：1）依不同的分類器；2）依欲分辨的情緒類別; 3）針對特徵參數作分析。本研究希望檢視針對這些方面執行特徵選擇後，歸納出最適合這些語音環境之特徵參數，進而提升辨識率並縮短分類時間。其中，特徵參數包含基頻(Formant)、振福擾動係數(Shimme

r)、頻率擾動係數(Jitter)、線性預測參數(LPC)、線性預測倒頻譜係數(LPCC)、梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)、指數頻率強度參數(LFPC)、感知線性預測參數(PLP)、相對頻譜感知線性預測參數(RastaPLP)、對數能量(Log-Energy)以及過零率(ZCR)，以及這些特徵參數之平均值、標準差、最小值、最大值與範圍，共78個特徵參數。本研究使用的特徵選擇法為循序的前序選擇法，利用這種方式找出最具影響力的特徵值組合。 實驗結果顯示，針對五種情緒，利用我們所使用的語料庫執行特徵選擇後，運用權重式離散型最近鄰居分類法之辨識率最高能夠達到90%。此外，在所有特徵參數中最重要的

特徵參數為線性預測參數(LPC)，它出現在幾乎所有的最具影響力的特徵參數集合中。