人机交互：语音识别与合成_（9）.情感语音识别与合成
发布时间
阅读量：
阅读量
情感语音识别与合成
情感语音识别
情感语音识别的原理
该技术被称为情感语音识别（Emotion Speech Recognition, ESR），其本质是在对语音信号进行深入分析后推断出说话者的细微情感变化。具体表现为多种多样的情绪类型如喜悦、悲伤、愤怒等。该方法的关键步骤体现在从声音数据中提取能准确反映出情绪特性的关键指标随后通过分析这些指标来完成情绪归类工作。
情感语音识别的原理可以分为以下几个步骤：
语音信号预处理 ：包括降噪、分帧、端点检测等，以确保提取的特征更准确。
特征参数识别 ：经过预处理的语音信号中能够被有效识别出的情感相关特征参数通常涉及音高等（如F0）、能量指标、语速变化以及频谱特性的分析等。
特征选择 ：选择最能区分不同情感状态的特征参数，以提高识别的准确率。
模型训练 ：利用机器学习或深度学习方法，训练情感识别模型。
情感分类 ：将新的语音信号输入到训练好的模型中，进行情感状态的分类。
语音信号预处理
在构建情感语音识别系统的过程中, 进行有效的语音信号预处理被广泛认为是不可或缺的关键步骤. 它不仅能够有效去除外界噪音（interference）, 还能够通过时频分析技术将原始音频信号分解为多个时频域区间, 并准确识别出语音活动开始和结束的时间标记. 此外, 该步骤对于确保后续特征提取过程的数据质量以及实现精准的情感分类具有不可替代的作用.
降噪
降噪的目标在于去除语音信号中的背景噪声。在实际应用中，默认情况下人们关注的是纯净的语音信号本身。通常情况下，在数字化处理过程中会引入一定的噪声干扰。为了有效去除这些干扰项，在工程实现过程中需要用到专门的降噪算法技术
import numpy as np
import scipy.signal as signal
def apply_spectral_subtraction(voice_signal, noise_signal, alpha=1.0, gamma=1.0):
"""
应用谱减法进行降噪
:param voice_signal: 带噪语音信号
:param noise_signal: 背景噪声信号
:param alpha: 谱减法中的参数
:param gamma: 谱减法中的参数
:return: 降噪后的语音信号
"""
# 计算带噪语音信号的频谱
voice_spectrum = np.abs(np.fft.fft(voice_signal))
# 计算背景噪声信号的频谱
noise_spectrum = np.abs(np.fft.fft(noise_signal))
# 谱减法
clean_spectrum = np.maximum(0, voice_spectrum - alpha * noise_spectrum)
# 逆FFT恢复语音信号
clean_signal = np.fft.ifft(clean_spectrum).real
return clean_signal分帧
分帧过程将连续的声音信号划分为多个短时帧，并且每个短时窗内的时间长度通常在20至30毫秒之间。这一过程有助于显著地提升特征提取的准确性，在于每段时间内的声音属性较为恒定
def frame_signal(signal, frame_size, frame_shift):
"""
将语音信号分帧
:param signal: 语音信号
:param frame_size: 帧大小（毫秒）
:param frame_shift: 帧移（毫秒）
:return: 分帧后的信号
"""
# 计算帧大小和帧移的采样点数
frame_size_samples = int(frame_size * 16000) # 假设采样率为16000 Hz
frame_shift_samples = int(frame_shift * 16000) # 假设采样率为16000 Hz
# 分帧
frames = []
for i in range(0, len(signal) - frame_size_samples, frame_shift_samples):
frame = signal[i:i + frame_size_samples]
frames.append(frame)
return np.array(frames)端点检测
端点检测被用来识别语音信号的时间界限。通过这种技术，在分析声音时可以自动确定其起始和结束时间，并剔除声音中的非语音区域。其中常用的方法涉及通过能量值和过零率来判断声音是否为静音状态或有效声音片段。
def endpoint_detection(signal, frame_size, frame_shift, energy_threshold, zero_crossing_threshold):
"""
端点检测
:param signal: 语音信号
:param frame_size: 帧大小（毫秒）
:param frame_shift: 帧移（毫秒）
:param energy_threshold: 能量阈值
:param zero_crossing_threshold: 过零率阈值
:return: 去除静音部分的语音信号
"""
frames = frame_signal(signal, frame_size, frame_shift)
energy = np.sum(frames**2, axis=1)
zero_crossing = np.sum(np.abs(np.diff(np.sign(frames))), axis=1) / 2
active_frames = []
for i in range(len(frames)):
if energy[i] > energy_threshold and zero_crossing[i] > zero_crossing_threshold:
active_frames.append(frames[i])
return np.concatenate(active_frames)特征提取
基于预处理后的语音信号源的分析中进行特征识别的过程被称为特征提取
音高（F0）提取
在语音信号中，音高被视为一个关键属性，在语言学和声学研究中具有重要价值。它常被用来表征说话者的基频特征。提取音高可采用自相关法和倒谱法中的一种技术手段来实现
import librosa
def extract_f0(signal, sr=16000):
"""
提取音高（F0）
:param signal: 语音信号
:param sr: 采样率
:return: 音高序列
"""
f0, _ = librosa.pyin(signal, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))
return f0能量提取
能量是语音信号的一个次要属性之一，在一定程度上能表征语音的表现力。在能量提取方面，在一般情况下我们会计算每个时间帧的能量值。
def extract_energy(signal, frame_size, frame_shift):
"""
提取能量
:param signal: 语音信号
:param frame_size: 帧大小（毫秒）
:param frame_shift: 帧移（毫秒）
:return: 能量序列
"""
frames = frame_signal(signal, frame_size, frame_shift)
energy = np.sum(frames**2, axis=1)
return energy语速提取
该参数用于衡量语音信息中的信息传递速度，在语音交流中具有重要意义。具体而言，在自然语言处理领域中常用该参数作为特征之一来进行语音识别任务中的分类与分析工作。
def extract_speech_rate(signal, frame_size, frame_shift):
"""
提取语速
:param signal: 语音信号
:param frame_size: 帧大小（毫秒）
:param frame_shift: 帧移（毫秒）
:return: 语速
"""
frames = frame_signal(signal, frame_size, frame_shift)
num_frames = len(frames)
total_duration = (num_frames - 1) * frame_shift + frame_size # 总持续时间（毫秒）
total_duration_seconds = total_duration / 1000 # 转换为秒
speech_rate = num_frames / total_duration_seconds # 每秒的帧数
return speech_rate频谱特征提取
频谱特征主要包含梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测倒谱系数（LPCC）等数值指标，并能够体现语音信号在频域上的特性
def extract_mfcc(signal, sr=16000, n_mfcc=13):
"""
提取MFCC特征
:param signal: 语音信号
:param sr: 采样率
:param n_mfcc: MFCC的阶数
:return: MFCC特征矩阵
"""
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=signal, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)
return mfccs特征选择
在数据预处理阶段,通过分析原始数据中的各种指标和属性,筛选出能够有效区分不同情感状态的关键指标.具体而言,在机器学习模型构建过程中通常采用以下几种方法:基于统计的相关性分析用于评估变量间的关联程度;主成分分析(PCA)则通过降维技术提取最重要的信息;此外还有基于树模型的特征重要性分析来确定各属性对结果的影响权重.
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
def select_features(features, labels, k=10):
"""
特征选择
:param features: 特征矩阵
:param labels: 情感标签
:param k: 选择的特征数量
:return: 选择后的特征矩阵
"""
selector = SelectKBest(f_classif, k=k)
selected_features = selector.fit_transform(features, labels)
return selected_features模型训练
基于机器学习或深度学习的方法来建立情感识别模型
支持向量机（SVM）
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
def train_svm(features, labels):
"""
训练SVM模型
:param features: 特征矩阵
:param labels: 情感标签
:return: 训练好的SVM模型
"""
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
svm.fit(X_train, y_train)
return svm卷积神经网络（CNN）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
def build_cnn_model(input_shape, num_classes):
"""
构建CNN模型
:param input_shape: 输入特征的形状
:param num_classes: 情感类别数量
:return: CNN模型
"""
model = Sequential()
model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
def train_cnn_model(model, features, labels, epochs=10, batch_size=32):
"""
训练CNN模型
:param model: CNN模型
:param features: 特征矩阵
:param labels: 情感标签
:param epochs: 训练轮数
:param batch_size: 批次大小
:return: 训练好的CNN模型
"""
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, y_test))
return model情感分类
情感分类涉及将新的语音信号呈入训练好的模型中进行分析以获取其相应的情感状态。通过该过程得到的情感输出可用于执行如情感分析与反馈的应用。
使用SVM进行情感分类
def classify_emotion_svm(svm, new_features):
"""
使用SVM进行情感分类
:param svm: 训练好的SVM模型
:param new_features: 新的特征矩阵
:return: 预测的情感标签
"""
predicted_labels = svm.predict(new_features)
return predicted_labels使用CNN进行情感分类
def classify_emotion_cnn(model, new_features):
"""
使用CNN进行情感分类
:param model: 训练好的CNN模型
:param new_features: 新的特征矩阵
:return: 预测的情感标签
"""
predicted_labels = model.predict(new_features)
return np.argmax(predicted_labels, axis=1)情感语音合成
情感语音合成（Emotion Speech Synthesis, ESS）主要通过技术手段实现带有特定情感的语音信号生成。其基本原理可分为以下几个方面：
文本处理 ：将输入的文本转换为适合语音合成的格式。
情感特征生成 ：生成能够反映情感特征的参数。
语音合成 ：利用生成的情感特征参数，合成带有特定情感的语音信号。
文本处理
在情感语音合成过程中，文本处理占据首位地位。其主要目标在于将原始文本转换为适合用于语音合成的形式。常用的处理手段主要包括词语分段与编码等技术。
import re
def preprocess_text(text):
"""
文本预处理
:param text: 输入文本
:return: 预处理后的文本
"""
# 去除标点符号
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 转换为小写
text = text.lower()
# 分词
words = text.split()
return words情感特征生成
情感特征表征旨在生成能够表征特定情感特征的一系列参数集合。具体而言,这类参数可能涉及音高设置、能量水平以及语速调控等因素,并可进一步细分为空调调节策略和声学特性和语速控制机制等多个维度指标.通过这一过程生成的情感特征参数将被用来调控语音合成器的输出结果.
音高生成
def generate_f0(emotion, base_f0=120.0, variation=20.0):
"""
生成音高
:param emotion: 情感标签（如'happy', 'sad', 'angry'等）
:param base_f0: 基本音高
:param variation: 音高变化范围
:return: 生成的音高值
"""
if emotion == 'happy':
f0 = base_f0 + variation
elif emotion == 'sad':
f0 = base_f0 - variation
elif emotion == 'angry':
f0 = base_f0 + variation * 1.5
else:
f0 = base_f0
return f0能量生成
def generate_energy(emotion, base_energy=0.5, variation=0.3):
"""
生成能量
:param emotion: 情感标签
:param base_energy: 基本能量
:param variation: 能量变化范围
:return: 生成的能量值
"""
if emotion == 'happy':
energy = base_energy + variation
elif emotion == 'sad':
energy = base_energy - variation
elif emotion == 'angry':
energy = base_energy + variation * 1.5
else:
energy = base_energy
return energy语速生成
def generate_speech_rate(emotion, base_rate=1.0, variation=0.2):
"""
生成语速
:param emotion: 情感标签
:param base_rate: 基本语速
:param variation: 语速变化范围
:return: 生成的语速值
"""
if emotion == 'happy':
rate = base_rate + variation
elif emotion == 'sad':
rate = base_rate - variation
elif emotion == 'angry':
rate = base_rate + variation * 1.5
else:
rate = base_rate
return rate语音合成
语音合成主要通过将生成的情感特征参数整合到语音合成器中以产生带有特定情感的语音信号。常见的方法包括波形生成法和参数合成法等。
使用波形生成法进行语音合成
import numpy as np
import soundfile as sf
def synthesize_speech_waveform(text, f0, energy, rate, sr=16000):
"""
使用波形生成法进行语音合成
:param text: 输入文本
:param f0: 音高
:param energy: 能量
:param rate: 语速
:param sr: 采样率
:return: 合成的语音信号
"""
# 假设有一个简单的波形生成函数
def generate_waveform(f0, energy, rate, sr, duration):
t = np.linspace(0, duration, int(duration * sr), endpoint=False)
waveform = np.sin(2 * np.pi * f0 * t) * energy
return waveform
words = preprocess_text(text)
total_duration = len(words) * rate # 总持续时间（秒）
synthesized_signal = []
for word in words:
duration = 1.0 / rate # 每个词的持续时间（秒）
waveform = generate_waveform(f0, energy, rate, sr, duration)
synthesized_signal.append(waveform)
# 合成完整的语音信号
synthesized_signal = np.concatenate(synthesized_signal)
return synthesized_signal使用参数合成法进行语音合成
import numpy as np
import soundfile as sf
from scipy.io import wavfile
def synthesize_speech_params(text, f0, energy, rate, sr=16000):
"""
使用参数合成法进行语音合成
:param text: 输入文本
:param f0: 音高
:param energy: 能量
:param rate: 语速
:param sr: 采样率
:return: 合成的语音信号
"""
# 假设有一个简单的参数合成函数
def generate_waveform_from_params(f0, energy, rate, sr, duration):
t = np.linspace(0, duration, int(duration * sr), endpoint=False)
waveform = np.sin(2 * np.pi * f0 * t) * energy * rate
return waveform
words = preprocess_text(text)
total_duration = len(words) * rate # 总持续时间（秒）
synthesized_signal = []
for word in words:
duration = 1.0 / rate # 每个词的持续时间（秒）
waveform = generate_waveform_from_params(f0, energy, rate, sr, duration)
synthesized_signal.append(waveform)
# 合成完整的语音信号
synthesized_signal = np.concatenate(synthesized_signal)
return synthesized_signal全部评论 (0)
还没有任何评论哟~