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=== 语音情感 ===
=== 语音情感 ===
[https://zh.wikipedia.org/zh-sg/%E8%87%AA%E4%B8%BB%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F 自主神经系统]的各种变化可以间接地改变一个人的语言，情感技术可以利用这些信息来识别情绪。例如，在恐惧、愤怒或高兴的状态下发言变得快速、响亮、清晰，音调变得越来越高，音域越来越宽；而诸如疲倦、厌倦或悲伤等情绪往往会产生缓慢、低沉、含糊不清的语音<ref name=":8">Breazeal, C. and Aryananda, L. [http://web.media.mit.edu/~cynthiab/Papers/breazeal-aryananda-AutoRo02.pdf Recognition of affective communicative intent in robot-directed speech]. Autonomous Robots 12 1, 2002. pp. 83–104.</ref>。有些情绪更容易被计算识别，比如愤怒<ref name="Dellaert" /> 或赞同<ref name=":9">{{Cite book|last1=Roy|first1=D.|last2=Pentland|first2=A.|date=1996-10-01|title=Automatic spoken affect classification and analysis|journal=Proceedings of the Second International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition|pages=363–367|doi=10.1109/AFGR.1996.557292}}</ref>。
[https://zh.wikipedia.org/zh-sg/%E8%87%AA%E4%B8%BB%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F 自主神经系统]的各种变化可以间接地改变一个人的语言，情感技术可以利用这些信息来识别情绪。例如，在恐惧、愤怒或高兴的状态下发言变得快速、响亮、清晰，音调变得越来越高，音域越来越宽；而诸如疲倦、厌倦或悲伤等情绪往往会产生缓慢、低沉、含糊不清的语音<ref name=":8">Breazeal, C. and Aryananda, L. [http://web.media.mit.edu/~cynthiab/Papers/breazeal-aryananda-AutoRo02.pdf Recognition of affective communicative intent in robot-directed speech]. Autonomous Robots 12 1, 2002. pp. 83–104.</ref>。有些情绪更容易被计算识别，比如愤怒<ref name="Dellaert" /> 或赞同<ref name=":9">{{Cite book|last1=Roy|first1=D.|last2=Pentland|first2=A.|date=1996-10-01|title=Automatic spoken affect classification and analysis|journal=Proceedings of the Second International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition|pages=363–367}}</ref>。
情感语音处理技术通过对语音特征的计算分析来识别用户的情感状态。通过模式识别技术<ref name="Dellaert">Dellaert, F., Polizin, t., and Waibel, A., Recognizing Emotion in Speech", In Proc. Of ICSLP 1996, Philadelphia, PA, pp.1970–1973, 1996</ref><ref name="Lee">Lee, C.M.; Narayanan, S.; Pieraccini, R., Recognition of Negative Emotion in the Human Speech Signals, Workshop on Auto. Speech Recognition and Understanding, Dec 2001</ref>
情感语音处理技术通过对语音特征的计算分析来识别用户的情感状态。通过模式识别技术<ref name="Dellaert">Dellaert, F., Polizin, t., and Waibel, A., Recognizing Emotion in Speech", In Proc. Of ICSLP 1996, Philadelphia, PA, pp.1970–1973, 1996</ref><ref name="Lee">Lee, C.M.; Narayanan, S.; Pieraccini, R., Recognition of Negative Emotion in the Human Speech Signals, Workshop on Auto. Speech Recognition and Understanding, Dec 2001</ref>
可以分析声音参数和韵律特征，如音调高低和语速等。
可以分析声音参数和韵律特征，如音调高低和语速等。
语音分析是一种有效的情感状态识别方法，在最近的研究中，语音分析的平均报告准确率为70%-80%.<ref name=":10">{{Cite journal|last1=Neiberg|first1=D|last2=Elenius|first2=K|last3=Laskowski|first3=K|date=2006|title=Emotion recognition in spontaneous speech using GMMs|url=http://www.speech.kth.se/prod/publications/files/1192.pdf|journal=Proceedings of Interspeech}}</ref><ref name=":11">{{Cite journal|last1=Yacoub|first1=Sherif|last2=Simske|first2=Steve|last3=Lin|first3=Xiaofan|last4=Burns|first4=John|date=2003|title=Recognition of Emotions in Interactive Voice Response Systems|journal=Proceedings of Eurospeech|pages=729–732|citeseerx=10.1.1.420.8158}}</ref>。这些系统往往比人类的平均准确率(大约60%<ref name="Dellaert" />)更高，但是不如使用其他情绪检测方式准确，比如生理状态或面部表情<ref name="Hudlicka-2003-p24">{{harvnb|Hudlicka|2003|p=24}}</ref>。然而，由于许多言语特征是独立于语义或文化的，这种技术被认为是一个很有前景的研究方向<ref name="Hudlicka-2003-p25">{{harvnb|Hudlicka|2003|p=25}}</ref>。
语音分析是一种有效的情感状态识别方法，在最近的研究中，语音分析的平均报告准确率为70%-80%.<ref name=":10">{{Cite journal|last1=Neiberg|first1=D|last2=Elenius|first2=K|last3=Laskowski|first3=K|date=2006|title=Emotion recognition in spontaneous speech using GMMs|url=http://www.speech.kth.se/prod/publications/files/1192.pdf|journal=Proceedings of Interspeech}}</ref><ref name=":11">{{Cite journal|last1=Yacoub|first1=Sherif|last2=Simske|first2=Steve|last3=Lin|first3=Xiaofan|last4=Burns|first4=John|date=2003|title=Recognition of Emotions in Interactive Voice Response Systems|journal=Proceedings of Eurospeech|pages=729–732|citeseerx=10.1.1.420.8158}}</ref>。这些系统往往比人类的平均准确率(大约60%<ref name="Dellaert" />)更高，但是不如使用其他情绪检测方式准确，比如生理状态或面部表情<ref name="Hudlicka-2003-p24"></ref>。然而，由于许多言语特征是独立于语义或文化的，这种技术被认为是一个很有前景的研究方向<ref name="Hudlicka-2003-p25"></ref>。
==== 算法 ====
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