儿童语言中的情感分类：融合声学和语言特征

本文描述了一种系统，用于检测与Aibo机器人狗对话的儿童的愤怒与非愤怒言语。该系统提交给了Interspeech2009情感挑战评估。语音数据由儿童的短语音段组成，所提出的系统旨在检测每个给定片段中的愤怒。基于帧的倒谱特征、韵律和声学特征以及声门激励特征自动提取，减少维度，并通过人工神经网络和支持向量机进行分类。自动语音识别器转录言语中的单词，并基于单词的情感显著性程度提供单独分类。应用后期融合对言语的愤怒与非愤怒做出最终决策。初步结果显示，训练数据的无权平均召回率为75.9%，测试集为67.6%。关键词：语音处理，元数据提取，情感识别，评估