تشخیص احساسات از سیگنال های گفتار براساس روش های فیلتر

گفتار ابزار اولیه ارتباط بین انسان می باشد. با افزایش تراکنش میان انسان و ماشین نیاز به محاوره خودکار این دو و حذف کاربر انسانی مورد توجه قرار گرفته است.هدف از انجام این تحقیق، تعیین یک مجموعه از ویژگی های تاثیر گذار در تشخیص احساسات مبتنی بر سیگنال صحبت می باشد. در این مقاله، سیستمی طراحی گردید که شامل سه بخش اصلی، استخراج ویژگی، انتخاب ویژگی و طبقه بندی می باشد. پس از استخراج ویژگی های پرکاربردی چون ضرایب کپسترال فرکانسی مل (mfcc)، ضرایب پیشگویی خطی (lpc)، ضرایب پیشگویی خطی ادراکی (plp)، فرکانس فرمنت، نرخ عبور از صفر، ضرایب کپسترال، فرکانس گام، میانگین، جیتر، شیمر، انرژی، ضرایب تبدیل فوریه، کمترین مقدار در هر پنجره، بیشترین مقدار در هر پنجره، دامنه هر سیگنال و انحراف از معیار، در مرحله بعد به کمک روش های فیلتر چون معیار همبستگی پیرسون، آزمون t ، رلیف و بهره اطلاعاتی به انتخاب و رتبه بندی ویژگی های تاثیرگذار در تشخیص احساسات رسیده .سپس نتایج بصورت زیرمجموعه ای از ویژگی ها به عنوان ورودی به یک سیستم طبقه بند داده شده است، که در این مرحله از طبقه بند ماشین بردار پشتیبان چندگانه برای طبقه بندی هفت کلاس احساسی استفاده شده است. براساس نتایج بدست آمده روش انتخاب ویژگی رلیف به همراه طبقه بند ماشین بردار پشتیبان چندگانه دارای بیشترین میزان دقت طبقه بندی برای تشخیص احساسات مورد نظر با نرخ تشخیص% 94/93 می باشد.