何 凌，黃 華，劉肖珩

（1.四川大學 電氣信息學院，四川 成都610065；2.四川大學 基礎醫(yī)學與法醫(yī)學院，四川 成都610041）

0 引 言

隨著人機交互技術的迅速發(fā)展，人們期盼實現(xiàn)更為自然的人機交流，使計算機不僅能實現(xiàn)更為準確的言語交流，也能理解人們的情感信息。語音信號作為人們最常用最便捷的信息傳輸媒體，不僅包含了大量的言語信息，還包含著非言語信息，如說話人的情感狀態(tài)。語音情感識別技術就是通過提取代表情感信息的語音特征參數(shù)，并進行模式識別，以此判斷說話人的情感狀態(tài)。語音情感識別在計算機科學的基礎上，還涉及到心理學、生理學、語言學、信號處理、模式識別等多學科的知識。這項技術可應用于刑偵、駕駛、教育、醫(yī)學、安檢、服務、娛樂等眾多方面，是當今多媒體時代非常活躍的一個研究方向［1－4］。

1990年，美國MIT多媒體實驗室的 “情感編輯器”實現(xiàn)了對人類語音情感信號進行采樣和識別的功能［5］。至此，語音情感識別技術作為一個新的研究領域迅速發(fā)展。隨著信息技術與數(shù)字語音技術的融合，涌現(xiàn)了多種語音情感特征參數(shù)算法［6－8］。大多數(shù)的特征參數(shù)采用基音頻率、共振峰參數(shù)、語速、Mel倒譜系數(shù)等參數(shù)。該類參數(shù)通過對語音信號的直接計算而得到。由人類的發(fā)音機理可知，由聲門產生的激勵信號通過聲道響應及嘴唇輻射，得到語音信號。近年來研究表明，聲門信號作為語音激勵信號，同樣包含了豐富的說話人情感信息。Moore等人［9］應用聲門開閉時間及聲門閃動信號 （glottal timing and glottal shimmer），實現(xiàn)說話人情感狀態(tài)的識別。實驗結果表明，采用聲門信號特征參數(shù)，其判別結果優(yōu)于傳統(tǒng)的基音頻率及共振峰參數(shù)。Iliev等人［10］采用聲門特征參數(shù)對高興、生氣和悲傷三類情感進行判別。對聲門信號情感特征的分析，更加完整了情感語音的研究。

本文基于語音信號生成的激勵系統(tǒng)、聲道及嘴唇輻射模型，通過逆濾波器及線性預測分析，實現(xiàn)聲門信號估計，并提出了一種基于聲門信號特征參數(shù)和高斯混合模型的語音情感識別算法。提出的算法與傳統(tǒng)的基音頻率及共振峰參數(shù)進行比較。并討論了情感信息在聲門激勵處的產生。

1 聲門信號特征參數(shù)計算

1.1 聲門信號的計算

人的發(fā)聲過程一般可分為，首先由肺部的收縮送出一段氣流，經氣管到喉頭聲門處 （即聲帶開口處），對聲帶產生一個沖擊，使聲帶振動，然后通過聲道響應及嘴唇輻射而形成語音［11］。由于發(fā)出不同聲音時聲道的形狀有所不同，所以產生不同的語音。根據(jù)語音產生機理，語音信號生成系統(tǒng)由3個部分組成：聲門激勵系統(tǒng)、聲道系統(tǒng)和嘴唇輻射系統(tǒng)。語音信號可以表述為聲門信號 （glottal signal）通過聲道濾波器 （vocal tract filter）和嘴唇輻射濾波器 （lip radiation fitler）卷積得到，如圖1所示。

圖1 語音信號生成系統(tǒng)

其中g（t）為聲門信號，s（t）為語音信號。通過Z變換，語音信號S（Z）可以表達為

其中嘴唇輻射濾波器R（Z）可以數(shù)學建模為

聲道濾波器V （Z）可以數(shù)學建模為全極點模型

其中系數(shù)ci可由線性預測分析 （linear prediction analysis）得到［12］。

1.2 聲門信號時域特征參數(shù)計算

聲門信號是一段偽隨機信號，其中一段周期信號可以分為兩個階段：聲門打開階段和聲門閉合階段，如圖2所示。其中to表示聲門打開的時刻，tc為聲門閉合的時刻。聲門打開階段 （open phase）持續(xù)時間為to至tc，聲門閉合階段 （closed phase）持續(xù)時間為tc至to。T為一段聲門信號的周期

圖2 聲門信號

當人類處于不同情感狀態(tài)時，其發(fā)聲過程也相應發(fā)生變化，與安靜狀態(tài)下有所不同。圖3和圖4所示為元音／a／在 “自然” （圖3）和 “生氣” （圖4）狀態(tài)下的一段聲門信號。

由圖3和圖4可以看出，當說話人處于 “生氣”狀態(tài)時，其語音的表達通常音量增加 （激勵幅度增大），同時音調升高 （聲門振動頻率增加）且語速加快。由此可見，聲門激勵信號中包含著人類情感信息。通過對聲門信號某些特征參數(shù)的提取，結合模式識別分類器，能夠判別出不同的情感狀態(tài)。

本文采用的聲門信號特征參數(shù)如下：

（1）tmax：聲門信號幅值最大值時對應的時刻。

（2）tmin：聲門信號幅值最小值時對應的時刻。

（3）tc：聲門關閉時刻。

（4）to：聲門打開時刻。

（5）OQ：聲門打開時段與聲門信號偽周期的比率

（6）CQ：聲門閉合時段與聲門信號偽周期的比率

2 基音周期與共振峰參數(shù)的計算

2.1 基音周期的計算

聲帶的開啟和閉合形成振動，聲帶的開啟和閉合活動循環(huán)往復的進行，就形成了一串周期性脈沖并將其氣流送入聲道。聲帶每開啟閉合一次的時間稱為基音周期T。本文采用自相關函數(shù)法求取語音的基音周期［13］。

由于語音信號為非平穩(wěn)隨機信號，但在一定時間內（1532毫秒）可以看做短時平穩(wěn)信號，因此，對輸入的數(shù)字語音信號s［n］進行分幀處理，得到分幀信號xm［n］，每幀信號長度為N，1秒內幀個數(shù)為m。語音信號的自相關函數(shù)的定義為

短時自相關函數(shù)具有以下性質，當時域信號為周期信號時，自相關函數(shù)也是周期性函數(shù)，兩者具有同樣的周期。濁音是一個準周期信號，在一幀語音內基音周期近似恒定，因此，短時平均幅度差函數(shù)在濁音語音的基音周期上出現(xiàn)極小值。根據(jù)式 （7），計算自相關函數(shù)的周期，即可以得到語音信號的基音周期。尋找Rm（k）峰值Rm＿peak，兩個峰值Rm＿peak之間的距離即為基音頻率。

2.2 共振峰的計算

當聲門激勵通過聲道時，和聲道發(fā)生諧振和反諧振，從而使激勵的某一些頻譜的能量獲得增強，而另一些被減弱，從而得到新的語音包絡，這個包絡的的能量集中的峰處為共振峰。

本文采用LPC線性預測法計算共振峰參數(shù)［13］。LPC分析是用全極點濾波器模擬聲道傳輸函數(shù)，通過求解一組線性預測系數(shù)，獲得這個全極點濾波器模型。而這個模型的共軛極點對就對應相應的共振峰，利用極點，可以得到共振峰頻率，共振峰帶寬，及共振峰幅度。

聲道傳輸函數(shù)的全極點模型表達式為

式中：階的線性預測器，ai——預測器系數(shù)，G——線性系統(tǒng)增益。

對式 （8）求解極點，每一個極點對應一個共振峰，極點和共振峰之間的關系有

式中：θ——極點相位角，r——極點半徑，T——采樣周期。

通過式 （9）和式 （10）可以求解出相應共振峰頻率F及帶寬B。

3 高斯混合模型

實驗采用高斯混合模型作為判別器［14］，對七種不同類型的情感進行識別。

混合高斯模型的概率密度函數(shù)由M個高斯概率密度函數(shù)加權求和得到

其中x為一D維隨機向量，pii＝1，2…M為混合加權，bii＝1，2…M為子分布密度。

實驗給定GMM模型一組訓練數(shù)據(jù)，根據(jù)最大似然估計 （maximum likelihood，ML）法確定模型參數(shù)，建立模型。

4 情感語料庫

實驗采用公開的 BES （berlin emotion speech database）情感語料庫［15］。該情感語料庫由 Technical University Berlin大學錄制而成，語言為德語，說話人包括5名男性和5名女性。受試者在自然狀態(tài)下模擬7種不同情感的表達：自然、生氣、無聊、厭惡、害怕、高興和悲傷。語料庫共包括了535句語音信號。其語音庫的結構見表1。

表1 BES情感數(shù)據(jù)庫結構

5 實驗結果及分析

情感語音識別系統(tǒng)分為兩個部分：特征參數(shù)提取模塊和模式識別模塊。其中模式識別模塊包含了兩個部分：首先是應用訓練語音信號實現(xiàn)模型的建立，然后采用測試語音信號實現(xiàn)對情感類別的判別。

實驗從情感語料庫中隨機選取80%語音信號作為訓練數(shù)據(jù)，對輸入的語音信號提取特征參數(shù) （基音頻率、共振峰參數(shù)、聲門信號時域特征參數(shù)），將提取后的特征參數(shù)組作為識別器的輸入信號，實現(xiàn)對高斯混合模型的參數(shù)估計。將剩下的20%語音信號作為測試數(shù)據(jù)，提取相同的特征參數(shù)作為識別器的輸入，最后通過識別器得到判別結果。實驗流程如圖5所示。該實驗流程重復10次后，得到平均識別率為實驗結果。

圖5 語音情感識別系統(tǒng)流程

實驗首先對語音信號進行去噪預處理，預處理后的語音信號進行分幀處理，幀長為32ms，對每幀信號計算其基音周期和共振峰參數(shù)。其流程如圖6所示。

圖6 基音頻率及共振峰參數(shù)計算

表2所示為應用基音頻率及共振峰參數(shù)所得7種不同情感的識別正確率。

表2 情感識別正確率 （基頻和共振峰參數(shù)）

圖7所示為提出的聲門信號時域特征參數(shù)的計算流程圖。實驗首先對語音信號進行去噪預處理，去噪后的語音信號應用逆濾波器和LP分析估計其聲門信號。對聲門信號進行分幀處理，幀長為32ms，對每幀信號計算其時域特征參數(shù)組。

圖7 聲門參數(shù)計算

表3所示為應用聲門信號時域特征參數(shù)所得7種不同情感的識別正確率。

表3 情感識別正確率 （聲門信號特征參數(shù)）

由表2和表3可以看出，基于提出的特征提取算法的自動情感識別率高于傳統(tǒng)的基音頻率和共振峰特征參數(shù)。

表4所示為應用聲門信號時域特征參數(shù)組得到的對BES語料庫中七種不同情感類別的正確識別率。

表4 7種情感的正確識別率 （%）

由表4可以看出，自動識別系統(tǒng)對于情感類別 “生氣”的識別正確率最高，這是因為人類在表達這類情感時，其情感因素表達強度最為強烈，其特征參數(shù)的表征度較大。同時可以看出，系統(tǒng)對于 “厭惡”這類情感的識別率較低，這是因為該類情感的表達較其他情感較弱，其特征參數(shù)的表征不明顯。系統(tǒng)對于情感 “高興”易判別為類別 “生氣”，這是因為情感類別 “高興”與 “生氣”相比，其人類的表達有一定的相似度，如音量變大，語速變快等，使得其特征參數(shù)的表征相似度較大。

6 結束語

實驗結果表明，本文提出的基于聲門信號時域特征參數(shù)的情感語音識別系統(tǒng)，對7種不同類型的情感識別率較高，其識別正確率到達了61.9%，優(yōu)于采用傳統(tǒng)的基音頻率及共振峰的特征提取算法 （其識別正確率分別為50.6%和54.4%）。

同時，實驗結果表明，與語音信號相似，聲門信號作為語音的激勵信號，同樣包含著豐富的人類情感特征。通過對聲門信號特征參數(shù)的分析，可以得到有效的語音情感識別系統(tǒng)。

Technical University Berlin大學在對BES情感語料庫進行錄制的同時，組織了受試者對該語料庫的7種不同類型的情感進行了人工判別，其人類判別的正確率為73.5%?？梢姡谔岢龅奶卣鲄?shù)提取算法的自動語音情感識別系統(tǒng)獲得了較高的情感類別識別率，其正確率接近于人類的識別正確率。

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