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语音信号处理中的语调情感分析:一种深度学习方法

介绍

利用深度学习网络、Matlab软件包和机器网络对语音信号进行处理是语音模式识别的深刻基础。语言学家虽然更注重语调的学习,但他们工作的有效性前提是使用定性程序来展示语调的频谱。由于Matlab平台的结合,使得语音信号的正确区分和模式情感谱的表示成为可能。深度学习网络和机器网络是语音处理的有效技术。

1.语调

数学模型程序类型的使用是Matlab特有的。作为编程语言和应用软件包,Matlab已经成功地被认可为各种操作系统(包括Windows或Linux)的可行平台。此外,它还认可了它对音频信号处理的有效性(Mc Loughlin 2009)。在Matlab设备中,声波可以转换成电波,可以存储和交换任何设备上的信息。相反的过程将电能转换成声音。当语音模式传输到机器中时,程序特征将声波区分为语言模式,从而进行语音合成。第一台机器在复制这个人的讲话后使用了几个动词形式,所以“她看见我”这个句子听起来像“她看见我了”(Gold等人,2011年)。现在,它是基于应答或文本到语音系统的硬件,它要么输入文本,要么将其表示为均衡器。

然而,要考虑的问题仍然是语调的转换和表现。波兰语言学家G。德门科(n.d.)区分了自动机器语音和人类语音。自动学习是语音识别的基础。B。黄金D。摩根和D。Ellis(2011)声称,第一台复制语音的机器出现在1940年,它们的功能是非自动的。

在识别语调模式时,这些装置的功能在于自动学习。由于学习机制的应用(Demenko n.d.),硬件和软件的开发是可能的。这种自动学习方法适用于人和人工语音的识别。T。黑斯,R。Tibshirani和J.Friedman(2009)在他们的研究中将无监督学习视为硬件和软件开发的更高级水平,学者们更喜欢使用统计方法来提高获得“学习技能”的概率密度。用I。Mc Loughlin展示了模拟到数字(ADC)和数字到模拟(DAC)转换器一个接一个地展示声音传输的基本原理。当然,现代软件可以识别和合成语音模式,代表均衡器上的语调,以及传输音乐。这种应用和功能的方式强调了为了实际应用而进一步改进软件的重要性。

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2.基于R的文本情感分析

编程语言R包括用于分析文本样本的另一个基础。它的功能是在各种操作系统中管理文档和执行不同的操作。语篇情感是R和言语模式研究中的一个相对较新的研究对象。

情感包的功能是区分文本中的观点、情绪和其他心理行为。M。加图(2015)在他的工作中显示了情绪分析在实际应用中的广泛性。它可以帮助预测基于广告、新闻、博客和社交网络的市场波动。作为R情感分析的核心目标的极性检测是说话人在监督学习的基础上给出的正、负、中性信息。工作阶段包括预处理和文本分类。该软件确定词频,并将整个文本引向正面或负面信息。

具体任务的集合和数据库系统将图书馆统一起来。R情感分析包括库字符串和库xlsx是最可取的。由于使用了R语言,可以对文本进行处理并将其存储在数据库中,从而形成了库。字符串操作包括四个主要的存储对象:数据、矩阵、向量和因子(Sanches 2013)。该库使用支持向量机和天真屏障设备对算法进行研究。矢量信息收集到数据中,矩阵系统利用不同的因素对信息进行分类,并按类别进行系统化。

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另一种类型的库是xlsx。以前的字符串操作库使用一种技术时,其文件具有扩展名刺痛(阿贝丁2015)。该文件经过与xls库算法相对应的更改和处理,其在给定下单 中的文件将获得相同的扩展名。

3.利用Matlab进行语音信号处理

与文本信息不同,Matlab包含处理声音的程序。在描述Matlab工具箱MIRT时,O。Lartillot和P。Toivainen(2007)将Matlab上的声音识别软件与Java编写的Marsias软件进行比较。 

“特征”代表矢量或样本内部的声音(Mc Loughlin 2009)。完整的特征不会立即变得明显,但它们通常出现在音框的中央。声音模式识别从特征提取开始。提取过程开始于沿着替代特征将声音片段细分为同质模式(Lartillot&Toiviainen 2007)。重叠过程包括包含前一个组成部分的模式,包括同质特征链(Mc Loughlin 2009)。

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倒谱信号处理表示重复特征中频谱的定义。与线性预测编码相比,它对大多数语音识别系统都具有重要意义(Oppenheim&Schafer 2004)。Matlab中的倒谱绘制了波形并绘制了频谱图。在Matlab中RCEP函数对图形和音频信息模式执行倒谱处理。形成最小相序后,返回输入端。

为了提取声音,需要选择符合一定要求的音频信号和音乐作品。能量、频谱、感知和时间特征用零交叉数和自回归模型来代表音乐样本,而音频信号不应依赖于说话人,也不应考虑音量或外部噪声。

在分析语音模式时,最有效的特征提取方法之一是永久线性预测分析(PLP)(Hermansky 1990)。它预期声道的全极点转换成一定数量的共振。(2)用等响度系数(3)进行了等响度系数的反演分析。由于上述阶段,模式转换为全极点模型。PLP的计算要求与LP分析的计算要求相当。该方法能有效地对不同情况下的单词和信息进行解码,显示出更广泛、更易理解和更复杂的语音信号。

与PLP方法不同,使用和不使用PLP的RASTA方法可以处理有无失真的信号。它很容易识别不同的语音模式。因此,由于语音或音节的识别,声音识别被证明是更精确和更清晰的。与倒谱处理不同,RASTA以更复杂的方式影响语音,在当前输出和过去之间建立了依赖关系,并增强了频谱转换。RASTA意味着语音模式中持久轨迹的带通滤波。该方法可以根据不同的语音参数和语音效果发挥作用。对卷积噪声的处理使最优压缩静态非线性变换为对数函数。膨胀静态非线性是它的精确逆(Hermansky 1994)。

Matlab环境下的小波信号分解主要包括三个阶段:进入滤波器、系数反褶积和系数分解。第二阶段应以滤波系数反褶积为中心,第三阶段应以向下采样为中心(洪图与景,2010)。这种技术相当快,而且不允许信号失真。Matlab基对于小波分解的重要性是必要的,因为它们相互关联,伴随着重要的处理阶段。

Matlab中的特征约简有助于缩小分割后的声音大小,为信息文件的正确传输提供依据。还原过程对于降低声音的响度并将其解码为更安静的声波至关重要(Loughlin 2009)。Matlab平台使过程自动化,并在软件中创建最佳空间。

特征选择在提取过程中进行。由于给出了必要的算法,滤波器开始区分声音系统的相似特征,并开发波形的图形表示或将其引导到其他目的地。存储数据和创建矩阵允许选择同质特征和识别必要的文件。数字滤波器的归一化截止频率 Batterworth过滤器能够快速、充分地处理数据。

4.深度学习网络

深度信念网络对深度学习的发展具有重要的现实意义。网络创建了一个功能的分层系统,允许安排数据处理系统的算法。“概率最大池”有助于大规模实现卷积dbn,同时提供良好的语义维护。系统的最低层检测图像的边缘。以下级别预期将边收集到某些粒子中。在最后阶段,粒子聚集到模型中。DBN的实际应用对文本和音频文件的分类以及单纯的对象识别都是有用的。在介绍DBN工作原理时,讲师将其与个人对视觉图像的感知方式进行比较。视觉分析仪是人眼,通过特殊的敏感细胞识别物体,并将脉冲传导到特定的大脑中心。一般来说,感知过程包括大脑半球和大脑皮层(ng2009)。

约束Boltzmann机模型是在数据矩阵的基础上,通过系统化和组合的方式来建立数据库管理系统。虽然基于成果的管理无法制定最高层次的数据库网络,但培训成果管理制的对比差异使得创建数据库网络的中间层成为可能,网络的容量将增加(Bengio 2009)。

有条件限制玻尔兹曼机器(CRBM)以前用于运动捕捉(Mohamed&Hinton 2010),已经被认可为声音模式捕捉设备。它们与DBN结合的功能提供了无失真的声音。Boltzmann机构成人工神经网络。

在成果管理制培训中,差异学习程序更为可取(Hinton,2010)。这需要一些实践经验。需要改进的主要内容是设置数值数据值。区分权重的初始值、隐藏单元数和小批量大小有助于提供定性信息处理和验证RBM的功能。

在分析了RBM和DBN的应用后,学者们根据RBM的每一个培训案例提供了可视化的单元。尽管如此,改进和可行的版本需要包含缺失值的含义。作为G。Hinton(2010)声称,每一个RBM都形成了一个不同的模型族,并共享了权重。结构RBM可以纠正其隐藏状态的推断,但权重的捆绑意味着它们可能不适合任何特定的RBM(Hinton 2010)。

5.机器学习方法比较

支持向量机(SVM)简化了信息传递和识别的算法(Tong&Koller 2002)。除了RBM特有的文本分类外,支持向量机还能识别手写文本。线性数据的分离是空间支持向量机版本可用性的必要条件。线性数据分离的方法有:(1)高维特征空间(2) 内核修改。由于这些因素,新的归纳特征空间中的数据变得线性可分离(Tong&Koller 2002)。

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在支持向量机的应用方法中,简单法和比值法是主要的应用方法。分析人士认为,与简单方法相比,它是一种更粗糙、更不稳定的近似函数。混合方法的实验表明,将比率和简单方法的优点结合起来的可能性,将使技术和实用性更好(Tong&Koller 2002)。

Naéve Bayes分类器是比SVM更简单的概率分类器(Ting,Ip,Tsang 2011)。在大多数情况下,它提供了统计信息,处理处理信息中某个参数或特征的出现。

naivebayes的可能性允许学习分类文本,并由于监督学习而提供统计信息。文本分类是根据给定的参数,通过比较显示单词表的处理信息和不同词素的出现情况来进行的。值得注意的是,天真的拜耳将新文档分类到正确的类别中,并考虑到它们的概率率。它们擅长简化文本分割过程,与支持向量机不同,它们的应用更为有限(Ting,Ip,Tsang,2011)。

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K-最近邻属于文本分类工具,与之前描述的天真的bayer和SVM(Jiang,Pang,Wu,&Kuang,2012)。所有这些都有助于管理和组织激增的文本数据。KNN和SVM比其他分类器具有更好的性能。

摘要

文本和语音处理的可能性取决于各种硬件和编程语言。文本或语音模式的传输、分析和综合的方法包括Matlab和R库,可以使用不同的算法。目的和表现方式的差异决定了这种或那种方法的使用。

然而,KNN是指基于样本的学习方法。它利用所有的训练文档来预测测试文档的标签。它是文本相似度计算的一个独特之处。软件为什么需要更广泛的应用程序来运行。在一次聚类算法和KNN算法的基础上对KNN算法进行了改进,改变了KNN算法的使用视角和方式。

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