基于DTW的语音情感识别系统

Ruth ·

更新时间:2024-11-10

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  语音识别一直是人工智能的重点研究领域，也是未来人工智能技术产业应用的主要方向之一。语音识别不仅带来一种全新的、变革式的人机交互方式，还会催生出一种人类和机器的情感交流。
 语音识别技术不仅带来更多功能和应用，更重要的是，语音作为人类富含情感的交流方式也会把这种情感投射到人机关系上。我们对于人工智能的狂热和追逐不仅仅在于它可以把我们从某些工作中解放出来，还有对认知计算、情感智能的敬畏，对于语音来说同样如此。语音情感AI正在改变我们与用户的沟通。
 人有四种基本的情绪：快乐、愤怒、恐惧和悲伤。快乐是一种追求并达到目的时所产生的满足体验；愤怒是由于受到干扰而不能使人达到目的时所产生的体验；恐惧是企图摆脱、逃避某种危险情景时所产生的体验；悲伤是在失去愿望或者理想不能实现所产生的体验。在以上四种基本情绪之上，可以派生出众多复杂的情绪，如：讨厌、嫉妒、喜欢、同情、指责等。
 语音情感AI正在改变我们与用户的沟通，将语音情感技术应用在大规模语音数据分析中，识别客户情绪波动、识别客户不满情感、监测客服态度、计算沟通亲和度、勾画沟通人格等等，并在此基础上开发了满意度自测工具、服务态度检测工具、服务质量管理工具、座席与用户沟通匹配功能、座席实时沟通情感工具等。

x = double(x);
x = x / max(abs(x));
%常数设置
FrameLen = 240; %帧长
FrameInc = 80; %帧移
%计算短时能量
%幅度归一化到[-1,1]
x = double(x);
x = x / max(abs(x));

%常数设置
FrameLen = 240;
FrameInc = 80;

%计算短时能量
amp = sum(abs(enframe(x, FrameLen, FrameInc)), 2);
axes(handles.axes3)
plot(amp)
title(‘短时能量’)
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