基于VHMM的语音特征提取与情感状态分析

李倩

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.03.015

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (3) : 49 -50+53. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.03.015

基于VHMM的语音特征提取与情感状态分析

李倩

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摘要

针对语音情感识别问题，本文提出了一种基于可变长度隐马尔可夫模型（VHMM）的优化方法。首先，对语音信号进行预处理和特征提取，得到特征向量序列；其次，结合隐马尔可夫模型（HMM）数学原理，引入显式持续时间分布建模策略，实现对语音情感状态持续时间的自适应刻画；最后，通过总体识别率、精确率、召回率及F₁分数等指标，对比了传统HMM与本文方法的识别性能。结果表明，本文方法在各项评价指标上均显著优于传统HMM。