情感识别概况

情绪分类

可以根据activation和valence将情绪简单分为两类，包括：

• 声音大、快、高频能量大、pitch均值大而且分布范围广，比如joy/anger/fear
• 相反，比如sadness

情绪的类别根据palette theory可以分为以下几类：
anger/fear/joy/sadness/surprise/disgust

公开数据集

特征

类别维度

global feature

在准确率和速度方面，全局特征更有优势，特征数量少。
全局特征的优势体现在区分high-arousal和low-arousal情绪，比如anger和sadness，在区分similar arousal的时候效果不好，比如区分同属于high-arousal的anger和joy；全局特征的另外一个缺点在于丢失了时域信息，在应用HMM和SVM的时候有一定的局限性.

local feature

具有时域相关性，可以采用hmm的建模方法；特征数量多，SVM分类样本充足；计算量大。
####segmental feature
基于音素的特征，每一个音素的发音对应一个特征，缺点在于需要音素级别的标注。还可以把每一个语音段作为一个特征。

特征类别

continuous features

包括

• pitch
• formants
• energy
• timing
• articulation
  每一类可以有均值、极大极小值、标准差、范围等信息构成。但是在区分anger、fear、joy和surprise的时候有局限性。

qualitative features

• voice level
• voice pitch
• phrase,phoneme,word and feature boundaries
• temporal structures

spectral features

• LPCC
• MFCC
• LFPC

TEO-based fetures

Teager-energy-operator，是一种适合压力检测的特征，TEO定义如下：
$$\Phi \{x[n]\}=x^2[n]-x[n-1]x[n+1]$$
总结：压力类的检测使用TEO；high-arousal和low-arousal的区分使用pitch和fundamental frequency；更细的区分，使用MFCC。

分类方法

• HMM
• GMM
• NN
• SVM
• MCS
  multiple classifier systems有三种形式：hierarchical serial parallel。

挑战

• 没有非常powerful的特征
• N-way分类问题

参考

Survey onspeechemotionrecognition:Features,classificationschemes, and databases

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