第15卷第1期 智能系统学报 Vol.15 No.1 2020年1月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jan.2020 D0:10.11992/tis.201904065 语音情感识别研究综述 高庆吉，赵志华，徐达，邢志伟 (中国民航大学电子信息与自动化学院，天津300300) 摘要：针对语音情感识别研究体系进行综述。这一体系包括情感描述模型、情感语音数据库、特征提取与降 维、情感分类与回归算法4个方面的内容。本文总结离散情感模型、维度情感模型和两模型间单向映射的情感 描述方法：归纳出情感语音数据库选择的依据：细化了语音情感特征分类并列出了常用特征提取工具：最后对 特征提取和情感分类与回归的常用算法特点进行凝练并总结深度学习研究进展，并提出情感语音识别领域需 要解决的新问题、预测了发展趋势。 关键词：深度学习；情感语音数据库；情感描述模型；语音情感特征；特征提取；特征降维；情感分类；情感回归 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1673-4785(2020)01-0001-13 中文引用格式：高庆吉，赵志华，徐达，等.语音情感识别研究综述.智能系统学报，2020,15(1)：1-13 英文引用格式：GAO Qingji,ZHAO Zhihua,,XUDa,ctal.Review on speech emotion recognition researchJ.CAAI transactions on intelligent systems,2020,15(1):1-13. Review on speech emotion recognition research GAO Qingji,ZHAO Zhihua,XU Da,XING Zhiwei (College of Electronic Information and Automation,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China) Abstract:In this paper,the research system of speech emotion recognition is summarized.The system includes four as- pects:emotion description models,emotion speech database,feature extraction and dimensionality reduction,sentiment classification and regression algorithms.Firstly,we sum up the emotional description method of discrete emotion model, dimensional emotion model and one-way mapping between two models,then conclude the basis of emotional speech database selection,and then refine the classification of speech emotion features and list common tools for extracting the characteristics,and finally,extract the features of common algorithms,such as feature extraction,emotion classification and regression,and make a conclusion of the progress made in deep-learning research.In addition,we also propose some problems that need to be solved in this field and predict development trend. Keywords:deep learning;sentiment speech databases;sentiment description models;acoustic sentiment features;fea- ture extraction;feature reduction;sentiment classification;sentiment regression 语音情感计算包括语音情感识别、表达和合 动翻译结果来帮助各方发言者顺畅交流M等。 成等内容，近年受到广泛关注。其中，语音情感 近年来，研究者们就语音情感识别做了大量 识别应用广泛，具有不可替代的作用。如结合驾 研究。韩文静等图从情感描述模型、情感语音数 驶员的语音川、表情：别和行为信息检测其精神 据库、特征提取和识别算法4个角度总结了2014 状态，提醒驾驶员控制情绪、安全驾驶：依据可穿 年为止的语音情感识别的研究进展，并重点分析 戴设备采集病人的语音信号实时检测其异常情感 SVM、GMM等传统机器学习算法对离散情感的 状态s1,提高治疗效率；结合语音情感信息和自 分类效果。随着深度学习技术逐步完善，在海量 收稿日期：2019-04-27. 复杂数据建模上有很大优势，多用于解决数据分 基金项目：国家自然科学基金委员会-中国民航局民航联合研 类。同时，部分研究者将其应用于语音特征的提 究基金项目(U1533203). 通信作者：赵志华.E-mail:657902648@qq.com 取，取得了一定的成果。2018年，刘振焘等介
DOI: 10.11992/tis.201904065 语音情感识别研究综述 高庆吉，赵志华，徐达，邢志伟 （中国民航大学 电子信息与自动化学院，天津 300300） 摘 要：针对语音情感识别研究体系进行综述。这一体系包括情感描述模型、情感语音数据库、特征提取与降 维、情感分类与回归算法 4 个方面的内容。本文总结离散情感模型、维度情感模型和两模型间单向映射的情感 描述方法；归纳出情感语音数据库选择的依据；细化了语音情感特征分类并列出了常用特征提取工具；最后对 特征提取和情感分类与回归的常用算法特点进行凝练并总结深度学习研究进展，并提出情感语音识别领域需 要解决的新问题、预测了发展趋势。 关键词：深度学习；情感语音数据库；情感描述模型；语音情感特征；特征提取；特征降维；情感分类；情感回归 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2020)01−0001−13 中文引用格式：高庆吉, 赵志华, 徐达, 等. 语音情感识别研究综述 [J]. 智能系统学报, 2020, 15(1): 1–13. 英文引用格式：GAO Qingji, ZHAO Zhihua, XU Da, et al. Review on speech emotion recognition research[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2020, 15(1): 1–13. Review on speech emotion recognition research GAO Qingji，ZHAO Zhihua，XU Da，XING Zhiwei (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China) Abstract: In this paper, the research system of speech emotion recognition is summarized. The system includes four aspects: emotion description models, emotion speech database, feature extraction and dimensionality reduction, sentiment classification and regression algorithms. Firstly, we sum up the emotional description method of discrete emotion model, dimensional emotion model and one-way mapping between two models, then conclude the basis of emotional speech database selection, and then refine the classification of speech emotion features and list common tools for extracting the characteristics, and finally, extract the features of common algorithms, such as feature extraction, emotion classification and regression, and make a conclusion of the progress made in deep-learning research. In addition, we also propose some problems that need to be solved in this field and predict development trend. Keywords: deep learning; sentiment speech databases; sentiment description models; acoustic sentiment features; feature extraction; feature reduction; sentiment classification; sentiment regression 语音情感计算包括语音情感识别、表达和合 成等内容，近年受到广泛关注。其中，语音情感 识别应用广泛，具有不可替代的作用。如结合驾 驶员的语音[1] 、表情[2-3] 和行为[4] 信息检测其精神 状态，提醒驾驶员控制情绪、安全驾驶；依据可穿 戴设备采集病人的语音信号实时检测其异常情感 状态[5-6] ，提高治疗效率；结合语音情感信息和自 动翻译结果来帮助各方发言者顺畅交流[7] 等。 近年来，研究者们就语音情感识别做了大量 研究。韩文静等[8] 从情感描述模型、情感语音数 据库、特征提取和识别算法 4 个角度总结了 2014 年为止的语音情感识别的研究进展，并重点分析 SVM、GMM 等传统机器学习算法对离散情感的 分类效果。随着深度学习技术逐步完善，在海量 复杂数据建模上有很大优势，多用于解决数据分 类。同时，部分研究者将其应用于语音特征的提 取，取得了一定的成果。2018 年，刘振焘等[9] 介 收稿日期：2019−04−27. 基金项目：国家自然科学基金委员会−中国民航局民航联合研 究基金项目 (U1533203). 通信作者：赵志华. E-mail：657902648@qq.com. 第 15 卷第 1 期 智 能 系 统 学 报 Vol.15 No.1 2020 年 1 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jan. 2020
·2 智能系统学报 第15卷 绍了语音情感特征提取和降维的方法，其中，重 别或数字维度组合（空间坐标值）。根据表征方 点描述了基于BN-DBN、CNN等深度学习方法的 式不同，分为离散情感模型和维度情感模型。 语音特征提取相关研究。 离散情感模型使用形容词标签表示情感。 随着研究者深人探索，语音情感识别在以下 Mover简单地将离散情感分为痛苦、快乐两类基 几方面进展突出：维度情感和离散情感到维度情 本情感；进一步，Ekman2将离散情感分成愤 感的映射使情感描述更精确；情感语音数据库联 怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊喜6种基本情 合使用；采用深度学习方法进行特征提取和情感 感。目前常用10余种情感描述模型中，使用最广 分类与回归：情感识别算法向更深层网络、多方 泛的是Ekman提出的6种基本情感和在此基础上 法融合角度演变。 加入中性的7种基本情感1。离散情感模型简单 本文将从情感描述模型、情感语音数据库、 直观，运用广泛，但描述精确度不高、连续性不 特征提取与降维、情感分类与回归算法四个环节 好，表征情感能力有限。为克服以上不足，学者 综述当前主流技术和前沿进展，然后总结深度学 们建立了维度情感模型。 习研究的难点，指出未来的研究趋势。其中，着 维度情感模型可以在二维或多维空间中构 重分析深度学习算法在特征提取、情感分类与回 造，用以描述连续情感。可利用效价一唤醒二维 归算法方面的研究进展。 模型(valence-arousal,VA)描述情感的极性和度量 情感程度，能够表示大部分情感；愉悦-唤醒-支 1情感描述模型 配三维模型(pleasure-arousal-dominance,PAD)在 完整的语音情感识别包括采集语音片段、预 VA模型上添加支配维，用以描述周围环境对自 处理、语音特征提取与降维、情感分类与回归等 身的影响，如高支配度是一种主宰感，低支配度 流程，如图1所示。 是一种软弱感，理论上可以表示无穷多种情感， 但难以表述惊讶。Fontaine等16研究表明，在 开始 PAD模型基础上添加期望维，度量个体对情感出 现的准备性，可以描述惊讶。维度情感模型表征 采集语音片段 情感能力强（情感类别多、精确性高），可连续表征 情感变化，但维度情感理解困难且操作复杂，目 预处理 前研究者较少。 因此，为合理利用现有基于离散情感模型建 情感特征提取 立的数据库，研究者们开始关注离散情感和维度 特征降维 情感间的映射。Russell提出环形模型刀，将VA 模型空间中的某些区域解释为28种离散情感。 而后，Yik等1将维度情感聚类为8种基本离散 是否训练 情感，即情绪轮。再后，又将该模型聚类情感扩 展到l2种。Plutchik!9引入更加复杂的混合情感 分类计算 语音情感 模型参数 模型，即情绪“沙漏”。目前，环形模型和情绪“沙 分类模型 优化 漏的关联性是大家关注的焦点，实用性有待研究。 输出情感 离散情感模型简单直接易搭建，但描述精度 不足；维度情感模型描述精度高，情感表征能力 强，但操作复杂，文献不多：离散情感和维度情感 是否继续 间的映射有研究价值，但实用性有待研究。故如 何更好地将离散情感与维度情感结合来提升情感 状态表征精度，受到广泛关注。 结束 2情感语音数据库与数据标注 图1语音情感识别流程图 Fig.1 Speech emotion recognition flow chart 2.1情感语音数据库 实现语音情感识别，首先需要定义情感。情 研究情感分类与回归算法，需要数据库的支 感描述模型将情感表征为一组互斥的离散情感类 撑。目前情感语音数据库数量较多，但没有统一
绍了语音情感特征提取和降维的方法，其中，重 点描述了基于 BN-DBN、CNN 等深度学习方法的 语音特征提取相关研究。 随着研究者深入探索，语音情感识别在以下 几方面进展突出：维度情感和离散情感到维度情 感的映射使情感描述更精确；情感语音数据库联 合使用；采用深度学习方法进行特征提取和情感 分类与回归；情感识别算法向更深层网络、多方 法融合角度演变。 本文将从情感描述模型、情感语音数据库、 特征提取与降维、情感分类与回归算法四个环节 综述当前主流技术和前沿进展，然后总结深度学 习研究的难点，指出未来的研究趋势。其中，着 重分析深度学习算法在特征提取、情感分类与回 归算法方面的研究进展。 1 情感描述模型 完整的语音情感识别包括采集语音片段、预 处理、语音特征提取与降维、情感分类与回归等 流程,如图 1 所示。 开始 预处理 情感特征提取 特征降维 结束 Y N 采集语音片段 输出情感 是否训练 分类计算 语音情感 分类模型 N Y 模型参数 优化 是否继续 图 1 语音情感识别流程图 Fig. 1 Speech emotion recognition flow chart 实现语音情感识别，首先需要定义情感。情 感描述模型将情感表征为一组互斥的离散情感类 别或数字维度组合[10] (空间坐标值)。根据表征方 式不同，分为离散情感模型和维度情感模型。 离散情感模型使用形容词标签表示情感。 Mover 简单地将离散情感分为痛苦、快乐两类基 本情感[11] ；进一步，Ekman[12] 将离散情感分成愤 怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊喜 6 种基本情 感。目前常用 10 余种情感描述模型中，使用最广 泛的是 Ekman 提出的 6 种基本情感和在此基础上 加入中性的 7 种基本情感[13]。离散情感模型简单 直观，运用广泛，但描述精确度不高、连续性不 好，表征情感能力有限。为克服以上不足，学者 们建立了维度情感模型。 维度情感模型可以在二维或多维空间中构 造，用以描述连续情感。可利用效价−唤醒二维 模型 (valence-arousal, VA) 描述情感的极性和度量 情感程度，能够表示大部分情感；愉悦−唤醒−支 配三维模型 (pleasure-arousal-dominance, PAD) 在 VA 模型上添加支配维，用以描述周围环境对自 身的影响，如高支配度是一种主宰感，低支配度 是一种软弱感[14] ，理论上可以表示无穷多种情感， 但难以表述惊讶[15]。Fontaine 等 [16] 研究表明，在 PAD 模型基础上添加期望维，度量个体对情感出 现的准备性，可以描述惊讶。维度情感模型表征 情感能力强 (情感类别多、精确性高)，可连续表征 情感变化，但维度情感理解困难且操作复杂，目 前研究者较少。 因此，为合理利用现有基于离散情感模型建 立的数据库，研究者们开始关注离散情感和维度 情感间的映射。Russell 提出环形模型[17] ，将 VA 模型空间中的某些区域解释为 28 种离散情感。 而后，Yik 等 [18] 将维度情感聚类为 8 种基本离散 情感，即情绪轮。再后，又将该模型聚类情感扩 展到 12 种。Plutchik[19] 引入更加复杂的混合情感 模型，即情绪“沙漏”。目前，环形模型和情绪“沙 漏”的关联性是大家关注的焦点，实用性有待研究[10]。 离散情感模型简单直接易搭建，但描述精度 不足；维度情感模型描述精度高，情感表征能力 强，但操作复杂，文献不多；离散情感和维度情感 间的映射有研究价值，但实用性有待研究。故如 何更好地将离散情感与维度情感结合来提升情感 状态表征精度，受到广泛关注。 2 情感语音数据库与数据标注 2.1 情感语音数据库 研究情感分类与回归算法，需要数据库的支 撑。目前情感语音数据库数量较多，但没有统一 ·2· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷
第1期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 的划分标准。为方便理解，学者们从情感描述角 言、标注人数、离散情感种类数、样本量及激发方 度，将语音数据库划分为离散情感数据库和维度 式6个方面分别分析常用离散和维度情感语音数 情感数据库两类。表1和表2从参与人数、语 据库。 表1常用离散情感语音数据库统计表 Table 1 Statistical table of the frequently used discrete emotion speech databases 数据库 参与人数 语言 标注者数 离散情感 样本量 激发方式 BAUM-1s1201 17男、14女 土耳其语 5 8 1222个 自然 SAVEERn 4男 英语 10 > 480个 表演 RMLP☒ 8 7种 2 6 720个 表演 EMO-DBI231 5男、5女 德语 20 > 535个 表演 eNTERFACE'05R41 34男、8女 英语 2 6 1166个 表演 RAVDESSI2ST 12男、12女 英语 247 1440个 引导 FAU AIBO2阿 21男、30女 德语 5 9 9.2h 自然 CASIA汉语数据库图 2男、2女 汉语 9600个 表演 ACCorpus_SRt8] 25男、25女 汉语 表演 表2常用维度情感语音数据库统计表 Table 2 Statistical table of the frequently used dimensional emotion speech databases 数据库 参与人数 语言 标注者数 维度情感 样本量 激发方式 VAM2可 47 德语 6-34 V、A、D 1018个 自然 FAU AIBOL61 30男、21女 德语 P、A、D 9.2h 自然 IEMOCAPR8] 5男、5女 英语 ≥2 V、A、D 1150个 引导 RECOLAI291 46 法语 6 V、A 9.5h 引导 CreativelT 7男、9女 英语 34 V、A、D 8h 引导 SEMAINEB 150 德语 2-8 V、A、D、E、I 80h 引导 注：P为愉悦维；V为效价维；A为唤醒维；D为支配维；E为期望维；I为强度维.愉悦(Pleasure)维和效价(Valence)维同义 表1和表2根据激发方式将数据库分为自然 CAP。而并且嘈杂环境最接近自然环境，在其中 型、表演型和引导型数据库。自然型数据库采集 采集样本，数据库建立的难度较大，也对识别算 的语音样本最接近自然交流，但是其制作难度 法鲁棒性提出严峻挑战。 高，目前数量较少，常用FAU AIBO数据库2a和 2.2 数据标注 VAM数据库2m;表演型数据库要求专业演员在 离散情感数据库主要采用标注者投票判别情 安静环境中根据指定语料进行表演并采集语音 感种类和准确性®2刘，使用专业工具辅助判别较 样本：引导型数据库数量最多，常通过视频或对 少。维度情感数据库借助SAM系统B41或MAAT 话诱导安静环境中的参与者表达相应情感以获 工具B量化PAD模型维度取值；FEELTRACE0 取样本。进一步可看出，常见离散情感语音数据 量化VA模型维度取值；AnneMo一次仅标记 库多属于表演型，常见维度情感语音数据库多属 一个维度，结果更精确。 于引导型。 同时，情感标注也要求标注者有一定的经验， 此外，由表1和表2可知，多数数据库区分性 同时标注过程中精神高度集中。多数数据库采用 别和语言种类。研究者可利用此信息度量不同性 对多标注者标注的数据进行插值、标准化等处 别、跨文化等语境特征对情感识别的影响并建立 理，以降低标注者自身因素对标注结果的干扰。 智能推理模型，为实现个性化人机交互提供可能四。 语音情感数据库不断丰富，情感描述能力不 进一步，离散情感与维度情感联合建立数据 断提升的同时，对数据标注的新需求也不断扩 库，便于研究者理解和使用，如FAU AIBO;结合 充，如何通过模块设计等方法集成各优秀的数据 面部表情、语音和姿态等1建立多模态数据库， 标注工具的性能集成，是一个研究方向。此外， 拓展识别算法的信息维度，如SAVEE、IEMO- 研究者开始探索弱标注，即采用半监督的方法提
的划分标准。为方便理解，学者们从情感描述角 度，将语音数据库划分为离散情感数据库和维度 情感数据库两类。表 1 和表 2 从参与人数、语 言、标注人数、离散情感种类数、样本量及激发方 式 6 个方面分别分析常用离散和维度情感语音数 据库。 表 1 常用离散情感语音数据库统计表 Table 1 Statistical table of the frequently used discrete emotion speech databases 数据库 参与人数 语言 标注者数 离散情感 样本量 激发方式 BAUM-1s[20] 17男、14女 土耳其语 5 8 1 222个 自然 SAVEE[21] 4男 英语 10 7 480个 表演 RML[22] 8 7种 2 6 720个 表演 EMO-DB[23] 5男、5女 德语 20 7 535个 表演 eNTERFACE'05[24] 34男、8女 英语 2 6 1 166个 表演 RAVDESS[25] 12男、12女 英语 247 8 1 440个 引导 FAU AIBO[26] 21男、30女 德语 5 9 9.2 h 自然 CASIA汉语数据库[8] 2男、2女 汉语 — 5 9 600个 表演 ACCorpus＿SR[8] 25男、25女 汉语 — 5 — 表演 表 2 常用维度情感语音数据库统计表 Table 2 Statistical table of the frequently used dimensional emotion speech databases 数据库 参与人数 语言 标注者数 维度情感 样本量 激发方式 VAM[27] 47 德语 6~34 V、A、D 1 018个 自然 FAU AIBO[26] 30男、21女 德语 5 P、A、D 9.2 h 自然 IEMOCAP[28] 5男、5女 英语 ≥2 V、A、D 1 150个 引导 RECOLA[29] 46 法语 6 V、A 9.5 h 引导 CreativeIT[30] 7男、9女 英语 3~4 V、A、D 8 h 引导 SEMAINE[31] 150 德语 2~8 V、A、D、E、I 80 h 引导 注：P为愉悦维; V为效价维; A为唤醒维; D为支配维; E为期望维; I为强度维. 愉悦(Pleasure)维和效价(Valence)维同义. 表 1 和表 2 根据激发方式将数据库分为自然 型、表演型和引导型数据库。自然型数据库采集 的语音样本最接近自然交流，但是其制作难度 高，目前数量较少，常用 FAU AIBO 数据库[26] 和 VAM 数据库[27] ；表演型数据库要求专业演员在 安静环境中根据指定语料进行表演并采集语音 样本；引导型数据库数量最多，常通过视频或对 话诱导安静环境中的参与者表达相应情感以获 取样本。进一步可看出，常见离散情感语音数据 库多属于表演型，常见维度情感语音数据库多属 于引导型。 此外，由表 1 和表 2 可知，多数数据库区分性 别和语言种类。研究者可利用此信息度量不同性 别、跨文化等语境特征对情感识别的影响并建立 智能推理模型，为实现个性化人机交互提供可能[32]。 进一步，离散情感与维度情感联合建立数据 库，便于研究者理解和使用，如 FAU AIBO；结合 面部表情、语音和姿态等[33] 建立多模态数据库， 拓展识别算法的信息维度，如 SAVEE、IEMOCAP。而并且嘈杂环境最接近自然环境，在其中 采集样本，数据库建立的难度较大，也对识别算 法鲁棒性提出严峻挑战。 2.2 数据标注 离散情感数据库主要采用标注者投票判别情 感种类和准确性[20,24] ，使用专业工具辅助判别较 少。维度情感数据库借助 SAM 系统[34] 或 MAAT 工具[35] 量化 PAD 模型维度取值；FEELTRACE[30] 量化 VA 模型维度取值；ANNEMO[36] 一次仅标记 一个维度，结果更精确[15]。 同时，情感标注也要求标注者有一定的经验， 同时标注过程中精神高度集中。多数数据库采用 对多标注者标注的数据进行插值、标准化等处 理，以降低标注者自身因素对标注结果的干扰。 语音情感数据库不断丰富，情感描述能力不 断提升的同时，对数据标注的新需求也不断扩 充，如何通过模块设计等方法集成各优秀的数据 标注工具的性能集成，是一个研究方向。此外， 研究者开始探索弱标注，即采用半监督的方法提 第 1 期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 ·3·
智能系统学报 第15卷 取无标注和有标注样本的公共信息，学习无标注 识别效果最佳。 的样本，充分利用数据库。 混合特征融合两种及两种以上的特征。金琴 等例为每个情感类构建一个情感词典，其中包含 3特征提取与降维 特定情绪的词汇和分配的权重，用以表明这种情 如何提取语音中的丰富情感信息并凝练，直 感的倾向。然后，使用此情感词典为每个话语生 接影响情感分类和回归算法的运算效率和准确 成矢量特征表示即情感向量词汇特征。最后，融 性。因此，提取有代表性的语音情感特征并进行 合声学特征、情感向量和BoW,提升情感识别准 降维，便显得十分必要。 确率。Ashish等s以语境特征和声学特征为切入 3.1预处理 点，系统分析了区分和忽略性别信息对情感识别 为消除人体语音器官和声音采集设备的差 率的影响。实验结果表明，区分性别的情感识别 异、混叠、高次谐波失真等影响，在特征提取前需 更准确。 进行预处理。预处理包括：提取语音信号的起始 3)深度情感特征提取 点和终止点的端点检测、将语音信号转化为短时 因低级特征数量有限、提取耗资且不能完整 平稳分析帧的加窗分帧、对高频部分进行加重， 描述语音信号，所以研究者尝试从低级特征中进 增强分辨率的预加重等.38 一步提取高级特征或直接批量处理原始音频，自 3.2特征提取 动提取高级特征，例如深度特征。深度学习可 深度特征是深度学习提取的高级特征，在语 从每层网络和网络层次结构中提取复杂特征一深 音情感识别应用中表现突出3，故将特征在原来 度特征，常用方法有卷积神经网络(convolutional 4类0基础上拓展为声学、语言、语境、深度和混 neural network,CNN)、深度信念网络(deep belief 合共5类特征。 network,.DBN)、深度神经网络(deep neural net- 1)声学特征提取 work,DNN)等。 声学特征分为3类：韵律学特征、基于谱的相 王忠民等采用CNN从语谱图中提取图像 关特征和声音质量特征，描述语音的音调、幅度、 特征，改善MFCC丢失信息识别准确率不高的问 音色等信息。如共振峰、梅尔频率倒谱系数14 题。但CNN无法准确捕捉语谱图中特征的空间 (Mel frequency cepstrum coefficient,.MFCC)和抖动 信息，为此Wu等s采用两个循环连接的胶囊网 和谐波噪声比(harmonic to noise ratio,HNR)。常 络提取特征，增强时空敏感度。此外，Zhang等o 规提取方法，如自相关函数法和小波法，可参考 以类似于RGB图像表示的3个对数梅尔光谱图 文献[9]。 作为DCNN的输人，然后通过ImageNet'ss预训练 此外，为减少手工提取的复杂性和盲目性，学 的AlexNet DCNN模型学习光谱图通道中的高级 者们采用深度学习提取声学特征啊。如分层稀疏 特征表示，最后将学习的特征由时间金字塔匹配 编码以无人监督的方式，自动挖掘情绪语音数 (DTPM)策略聚合得到全局深度特征，进一步提 据的非线性特征，语音情感区分特性更强；基于 升对有限样本特征提取的有效性。为有效描述情 双层神经网络的域自适应方法4]可共享源域和 感连续性变化，Zhao等s6采用局部特征学习块 目标域中相关类的公共先验知识，实现源域和目 从log-mel谱图提取的局部特征，重构为时序形式 标域的共享特征表示，可有效传递知识和提高分 后输入至长短期记忆网络(long and short term 类性能。 memory network,LSTM),以进一步提取全局上下 2)语言、语境和混合特征提取 文特征。 语言特征通过对语义信息进行分析提取获 张丽等5采用贪婪算法进行无监督学习，通 得。研究者提出对语义按固定长度分段，比对码 过BP神经网络反向微调，找到全局最优点，再将 本将其转化为特征向量，如BoW(Bag of Words) DBN算法的输出参数作为深度特征，并在此过程 BoNG(Bag of N-grams)50 BoCNG(Bag of Character 中，采用随机隐退思想防止过拟合。 N-grams)网和小波特征B等。 进一步，为解决基于多样本库的源域和目标 语境特征主要描述不同说话者的性别和文化 域中数据分布差异，Abdelwahab等s采用域对抗 背景的差异0。区分性别能改善分类效果②。通 神经网络创建源域(USC-IEMOCAP和MSP-IM- 过对比分析文化内、多元文化和跨文化情况下情 PROV数据库)和目标域(MSP-Podcast数据库)的 感识别效果，其中，文化内、多元文化背景下情感 共同特征表示一深度特征，然后通过梯度反转
取无标注和有标注样本的公共信息，学习无标注 的样本，充分利用数据库。 3 特征提取与降维 如何提取语音中的丰富情感信息并凝练，直 接影响情感分类和回归算法的运算效率和准确 性。因此，提取有代表性的语音情感特征并进行 降维，便显得十分必要。 3.1 预处理 为消除人体语音器官和声音采集设备的差 异、混叠、高次谐波失真等影响，在特征提取前需 进行预处理。预处理包括：提取语音信号的起始 点和终止点的端点检测、将语音信号转化为短时 平稳分析帧的加窗分帧、对高频部分进行加重， 增强分辨率的预加重等[37-38]。 3.2 特征提取 深度特征是深度学习提取的高级特征，在语 音情感识别应用中表现突出[39] ，故将特征在原来 4 类 [40] 基础上拓展为声学、语言、语境、深度和混 合共 5 类特征。 1) 声学特征提取 声学特征分为 3 类：韵律学特征、基于谱的相 关特征和声音质量特征，描述语音的音调、幅度、 音色等信息。如共振峰、梅尔频率倒谱系数[41-45] (Mel frequency cepstrum coefficient, MFCC) 和抖动 和谐波噪声比 (harmonic to noise ratio, HNR)。常 规提取方法，如自相关函数法和小波法，可参考 文献 [9]。 此外，为减少手工提取的复杂性和盲目性，学 者们采用深度学习提取声学特征[46]。如分层稀疏 编码[47] 以无人监督的方式，自动挖掘情绪语音数 据的非线性特征，语音情感区分特性更强；基于 双层神经网络的域自适应方法[48] 可共享源域和 目标域中相关类的公共先验知识，实现源域和目 标域的共享特征表示，可有效传递知识和提高分 类性能。 2) 语言、语境和混合特征提取 语言特征通过对语义信息进行分析提取获 得。研究者提出对语义按固定长度分段，比对码 本将其转化为特征向量，如 BoW(Bag of Words)[49] ， BoNG(Bag of N-grams)[50] 、BoCNG(Bag of Character N-grams)[50] 和小波特征[51] 等。 语境特征主要描述不同说话者的性别和文化 背景的差异[40]。区分性别能改善分类效果[52]。通 过对比分析文化内、多元文化和跨文化情况下情 感识别效果，其中，文化内、多元文化背景下情感 识别效果最佳[53]。 混合特征融合两种及两种以上的特征。金琴 等 [49] 为每个情感类构建一个情感词典，其中包含 特定情绪的词汇和分配的权重，用以表明这种情 感的倾向。然后，使用此情感词典为每个话语生 成矢量特征表示即情感向量词汇特征。最后，融 合声学特征、情感向量和 BoW，提升情感识别准 确率。Ashish 等 [52] 以语境特征和声学特征为切入 点，系统分析了区分和忽略性别信息对情感识别 率的影响。实验结果表明，区分性别的情感识别 更准确。 3) 深度情感特征提取 因低级特征数量有限、提取耗资且不能完整 描述语音信号，所以研究者尝试从低级特征中进 一步提取高级特征或直接批量处理原始音频，自 动提取高级特征，例如深度特征[39]。深度学习可 从每层网络和网络层次结构中提取复杂特征—深 度特征，常用方法有卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)、深度信念网络 (deep belief network, DBN)、深度神经网络 (deep neural network, DNN) 等。 王忠民等[43] 采用 CNN 从语谱图中提取图像 特征，改善 MFCC 丢失信息识别准确率不高的问 题。但 CNN 无法准确捕捉语谱图中特征的空间 信息，为此 Wu 等 [54] 采用两个循环连接的胶囊网 络提取特征，增强时空敏感度。此外，Zhang 等 [40] 以类似于 RGB 图像表示的 3 个对数梅尔光谱图 作为 DCNN 的输入，然后通过 ImageNet[55] 预训练 的 AlexNet DCNN 模型学习光谱图通道中的高级 特征表示，最后将学习的特征由时间金字塔匹配 (DTPM) 策略聚合得到全局深度特征，进一步提 升对有限样本特征提取的有效性。为有效描述情 感连续性变化，Zhao 等 [56] 采用局部特征学习块 从 log-mel 谱图提取的局部特征，重构为时序形式 后输入至长短期记忆网络 (long and short term memory network, LSTM)，以进一步提取全局上下 文特征。 张丽等[57] 采用贪婪算法进行无监督学习，通 过 BP 神经网络反向微调，找到全局最优点，再将 DBN 算法的输出参数作为深度特征，并在此过程 中，采用随机隐退思想防止过拟合。 进一步，为解决基于多样本库的源域和目标 域中数据分布差异，Abdelwahab 等 [58] 采用域对抗 神经网络创建源域 (USC-IEMOCAP 和 MSP-IMPROV 数据库) 和目标域 (MSP-Podcast 数据库) 的 共同特征表示−深度特征， 然后通过梯度反转 ·4· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷
第1期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 ·5· 层将域分类器生成的梯度在传播回共享层时乘以 目前Praat6和OpenSMILE两种工具使用 负值，使训练集和测试集的特征收敛，提升泛化 最广泛。Praat是一款语音学专业软件，其GUI界 能力。同时使用t-SNE数据可视化技术s,通过 面简洁且指导手册持续更新，便于学习。可对语 创建不同层的特征分布2D投影，直观检查模型 音文件进行特征提取、标注等工作，结果可导 学习特征表示的全过程。 出。OpenSMILE使用命令行和GUI结合的方式 此外，说话者无关训练(speaker-invariant train- 进行使用。常用配置文件config/1S09/10/11/12/13 ing,SIT,模型的学习结果与说话者自身无关，即 paraling.conf,分别提取384、1582、4368、6125 要求模型有较强的泛化能力)60通过对抗性学习 和6373维特征。此外，在Tensorflow框架中，可 减少声学建模过程中说话者差异的影响，再联合 以调用Librosa工具包提取频谱图、MFCC等特 DNN,来提取与说话者无关且辨别力强的深度特征。 征，便于后续识别。表3整理了更多的提取工具 4)常用特征提取工具 可供学习。 表3常用语音特征提取工具统计表侧 Table 3 Statistical table of common speech feature extraction tools 工具箱 平台 提取特征 Praat C++ 信号能量、FFT频谱、倒频谱、语音质量、LPC、共振峰等 OpenSMILE C++ 波形、信号能量、FFT光谱、语音质量、Mel/Bark光谱、共振峰等 HTK 0 信号能量、Mel/Bark光谱、LPC、波形等 Voicebox MATLAB 信号能量、FO、LPC、倒谱、Mel/Bark光谱等 COLEA MATLAB F0、共振峰、频谱、信号能量等 SPEFT MATLAB 波形、信号能量、语音质量、共振峰、倒谱、Mel/Bark频谱等 SPAC MATLAB FO、共振峰、语音质量、LPCC、MFCC、信号能量、语速、小波等 3.3特征降维 情感类别，常使用支持向量机(support vector ma- 上述特征提取方法得到的语音情感特征一般 chines,SVM)、隐马尔可夫模型(hidden Markov 维数较高，直接处理易导致维度灾难。为保障识 model,HMM)和DCNN。 别准确率和效率，采用主成分分析(principle com- SVMs在求解非线性、小样本和高维模式 ponent analysis,PCA)s、Fisher准则B、线性判别 识别等问题具有优越性，且泛化能力强，在情感 分析(linear discriminate analysis,.LDA)6s1和 分类中广泛使用3劉。半定规划多核SVM2来提 FCBF(fast correlation-.based filter solution)Is等方法 高分类算法的鲁棒性。 进行特征降维。如BP神经网络67可进行特征选 Zheng等采用DCNN对通过PCA白化处 择，检测冗余的同时，通过节点信号变化的敏感 理的光谱图学习处理并进行情感分类，结果表明 度挑选对网络贡献度大的特征得到组合特征。 该方法优于SVM。进一步，Shahin等级联高斯 声学特征因提取算法和提取工具丰富，使用 混合模型和深度神经网络(gaussian mixture model- 广泛；深度学习框架环境日益发展，被更多研究 deep neural network,GMM-DNN)构建混合分类 者用于提取情感特征。此外，声学和语义是语音 器，其分类性能优于SVM、MLP(multi--layer per- 信号的两个主要部分。随着文本情感研究深入， ception)、GMM和DNN,并且在嘈杂谈话背景下， 从语义中提取的语言特征将会成为混合特征中的 情感分类效果良好。 重要组成部分。故如何有效利用句子含义与转折 Sagha等以OpenSMILE提取384个特征为 词，精简语言特征并提升特征的有效性，将成为 基于核典型相关分析的域自适应方法的输入，在 研究热点。 EMODB、SAVEE、EMOVO和Polish等4个不同 4情感分类与回归 语言的语音数据库上实现跨语料库迁移学习，学 习速度快且有效克服过拟合，明显降低陷人局部 根据情感表征方式不同，将目前主流识别算 最小值的风险。 法分为情感分类算法和情感回归算法两类。 以上算法均针对语音信号来提升情感分类准 4.1情感分类算法 确性。此外，融合其他模态的特征，如面部表 情感分类算法将测试集样本归类为不同离散 情)、姿态和生理信号四，可提升情感分类的鲁棒
层将域分类器生成的梯度在传播回共享层时乘以 负值，使训练集和测试集的特征收敛，提升泛化 能力。同时使用 t-SNE 数据可视化技术[59] ，通过 创建不同层的特征分布 2D 投影，直观检查模型 学习特征表示的全过程。 此外，说话者无关训练 (speaker-invariant training，SIT，模型的学习结果与说话者自身无关，即 要求模型有较强的泛化能力) [60] 通过对抗性学习 减少声学建模过程中说话者差异的影响，再联合 DNN，来提取与说话者无关且辨别力强的深度特征。 4) 常用特征提取工具 目前 Praat[61] 和 OpenSMILE[62] 两种工具使用 最广泛。Praat 是一款语音学专业软件，其 GUI 界 面简洁且指导手册持续更新，便于学习。可对语 音文件进行特征提取、标注等工作，结果可导 出。OpenSMILE 使用命令行和 GUI 结合的方式 进行使用。常用配置文件 config/IS09/10/11/12/13 paraling. conf，分别提取 384、1 582、4 368、6 125 和 6 373 维特征。此外，在 Tensorflow 框架中，可 以调用 Librosa 工具包提取频谱图、MFCC 等特 征，便于后续识别。表 3 整理了更多的提取工具 可供学习。 表 3 常用语音特征提取工具统计表[63] Table 3 Statistical table of common speech feature extraction tools 工具箱 平台 提取特征 Praat C++ 信号能量、FFT频谱、倒频谱、语音质量、LPC、共振峰等 OpenSMILE C++ 波形、信号能量、FFT光谱、语音质量、Mel/Bark光谱、共振峰等 HTK C 信号能量、Mel/Bark光谱、LPC、波形等 Voicebox MATLAB 信号能量、F0、LPC、倒谱、Mel/Bark光谱等 COLEA MATLAB F0、共振峰、频谱、信号能量等 SPEFT MATLAB 波形、信号能量、语音质量、共振峰、倒谱、Mel/Bark频谱等 SPAC MATLAB F0、共振峰、语音质量、LPCC、MFCC、信号能量、语速、小波等 3.3 特征降维 上述特征提取方法得到的语音情感特征一般 维数较高，直接处理易导致维度灾难。为保障识 别准确率和效率，采用主成分分析 (principle component analysis, PCA)[64] 、Fisher 准则[38] 、线性判别 分析 (linear discriminate analysis, LDA)[ 6 5 ] 和 FCBF(fast correlation-based filter solution) [66] 等方法 进行特征降维。如 BP 神经网络[67] 可进行特征选 择，检测冗余的同时，通过节点信号变化的敏感 度挑选对网络贡献度大的特征得到组合特征。 声学特征因提取算法和提取工具丰富，使用 广泛；深度学习框架环境日益发展，被更多研究 者用于提取情感特征。此外，声学和语义是语音 信号的两个主要部分。随着文本情感研究深入， 从语义中提取的语言特征将会成为混合特征中的 重要组成部分。故如何有效利用句子含义与转折 词，精简语言特征并提升特征的有效性，将成为 研究热点。 4 情感分类与回归 根据情感表征方式不同，将目前主流识别算 法分为情感分类算法和情感回归算法两类。 4.1 情感分类算法 情感分类算法将测试集样本归类为不同离散 情感类别，常使用支持向量机 (support vector machines, SVM)、隐马尔可夫模型 (hidden Markov model, HMM) 和 DCNN。 SVM[68-71] 在求解非线性、小样本和高维模式 识别等问题具有优越性，且泛化能力强，在情感 分类中广泛使用[38]。半定规划多核 SVM[72] 来提 高分类算法的鲁棒性。 Zheng 等 [73] 采用 DCNN 对通过 PCA 白化处 理的光谱图学习处理并进行情感分类，结果表明 该方法优于 SVM。进一步，Shahin 等 [74] 级联高斯 混合模型和深度神经网络 (gaussian mixture modeldeep neural network, GMM-DNN) 构建混合分类 器，其分类性能优于 SVM、MLP(multi-layer perception)、GMM 和 DNN，并且在嘈杂谈话背景下， 情感分类效果良好。 Sagha 等 [75] 以 OpenSMILE 提取 384 个特征为 基于核典型相关分析的域自适应方法的输入，在 EMODB、SAVEE、EMOVO 和 Polish 等 4 个不同 语言的语音数据库上实现跨语料库迁移学习，学 习速度快且有效克服过拟合，明显降低陷入局部 最小值的风险。 以上算法均针对语音信号来提升情感分类准 确性。此外，融合其他模态的特征，如面部表 情 [2] 、姿态和生理信号[1] ，可提升情感分类的鲁棒 第 1 期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 ·5·
6 智能系统学报 第15卷 性和可信度。陈师哲等结合面部表情和语音 话者无关中的识别正确率分别为89.16%和52.14%， 模态，采用SVM和随机森林来减弱文化差异对 远高于分别采用DBN和CNN获得的73.78%和 情感分类的影响。刘颖等结合面部表情和语 40.02%的正确率。Abdelwahab等s在合并情感 音双模态，采用GMM,有效提升分类的准确性。 语音数据库中采用域对抗神经网络(domain ad- 4.2情感回归算法 versarial neural network,DANN)根据提取的源域和 情感回归算法将测试样本的连续维度情感值 目标域的共同特征表示，实现PAD模型下的情感 映射到二维或多维坐标空间。情感回归传统方法 回归，提升鲁棒性。 为SVR(support vector regression),M。 般情感回归主要解决维度情感问题，为有 近年来，研究者将深度学习技术引入情感回 效利用仅标注离散情感的语音数据库，Ma等7到 归中，取得良好效果，如LSTM和DANN。Zhao 采用SVM分类，通过离散情感和维度情感间的 等5采用二维CNN LSTM网络学习局部特征学 单向映射，实现PAD模型下的情感回归；Ey- 习块和LSTM提取的局部特征和全局特征并在全 ben等o1将离散情感映射至VA模型中对应维度 连接层实现VA模型情感预测，改变DBN、CNN 情感坐标，拓展情感描述能力。基于此，表4描述 等算法模型只能学习一种深度特征的现状。在 了数据库特定离散情感类别至VA模型中维度情 IEMOCAP数据库中，本方法在说话者相关和说 感间的映射。 表4数据库离散情感到VA模型中的维度情感的映射统计表 Table 4 Mapping statistical table of dataset specific emotion categories to dimensional emotions in VA models 效价维 数据库 激活维 低 高 消极 积极 FAU AIBO 消极 积极 TUM AVIC 无聊 中立、快乐 无聊 中立、快乐 EMO-DB 无聊、厌恶、中性、悲伤 生气、害怕、开心 生气、悲伤 开心、中性、吃惊 快乐、宽慰、兴趣、 喜悦、娱乐、骄傲、 生气、恐惧、绝望、 喜悦、娱乐、骄傲、 GEMAP 烦躁、焦虑、悲伤 生气、恐惧、绝望 烦躁、焦虑、悲伤 快乐、宽慰、兴趣 VAM q2、q3 q1、q4 q3、q4 q1、q2 注：将VAM数据库离散情感映射到代表VA模型中的4个象限(q1、q2、q3和q4,对应于高-积极、低-积极、低-消极、高-消极)， 以便于评估 离散情感简单易理解，可用于训练的数据库 学习算法因表征能力好、学习能力强，能有效提取 较多，受众广，其中，基于声学特征的情感分类 情感特征，但参数调整直接影响提取效果。情感分 研究成果丰硕而情感回归实现维度情感识别有 类与回归算法中，SVM等传统算法简单并能有效 待加强。 解决小样本、高维、非线性等问题，但对缺失数据 问题敏感且无法处理大样本：各类深度学习算法优 5对比与分析 点较多，如：KNN处理大样本能力强；RNN、LSTM 本部分首先总结当前研究者们在语音情感识 适合处理样本序列：ELM计算复杂但泛化能力强， 别的研究过程，然后对比分析各特征提取和情感 对训练数据依赖性大，处理大样本耗时。鉴于算法 分类与回归算法的优缺点，最后重点评析深度学 特点的差异，采用前需全面分析。 习的研究近况。 总体而言，深度学习因其有着比传统机器学 近年来，研究者们在语音情感特征、特征提取 习方法更优越的性能，近期在特征提取和情感分 方法、降维或融合方法、数据库、情感类别和情感 类与回归中受到广泛关注。但是在不断研究和 分类与回归算法等影响情感识别的方面做了不懈 处理中，研究者也发现深度学习主要存在以下 努力，取得了较好成就。故从这6个方面总结近年 3个方面的不足：1)作为典型的“黑箱”算法，不 语音情感识别相关研究，如表5所示。由于不同文 易描述网络具体实现且解释能力弱；2)以输入为 献所使用的数据库、特征和使用的情感类别等方面 导向的神经网络算法仅根据现有样本进行学习， 都不尽相同，暂不比较各分类与回归算法准确率。 但自身无法验证输入样本的代表性和正确性； 此外，表6概要分析了典型特征提取和情感分 3)隐藏层中节点个数设置缺乏客观性，主要凭借 类与回归算法的特点。DNN、CNN和DBN等深度 经验设置
性和可信度。陈师哲等[76] 结合面部表情和语音 模态，采用 SVM 和随机森林来减弱文化差异对 情感分类的影响。刘颖等[77] 结合面部表情和语 音双模态，采用 GMM，有效提升分类的准确性。 4.2 情感回归算法 情感回归算法将测试样本的连续维度情感值 映射到二维或多维坐标空间。情感回归传统方法 为 SVR(support vector regression)[41,47]。 近年来，研究者将深度学习技术引入情感回 归中，取得良好效果，如 LSTM 和 DANN。Zhao 等 [56] 采用二维 CNN LSTM 网络学习局部特征学 习块和 LSTM 提取的局部特征和全局特征并在全 连接层实现 VA 模型情感预测，改变 DBN、CNN 等算法模型只能学习一种深度特征的现状。在 IEMOCAP 数据库中，本方法在说话者相关和说 话者无关中的识别正确率分别为 89.16% 和 52.14%， 远高于分别采用 DBN 和 CNN 获得的 73.78% 和 40.02% 的正确率。Abdelwahab 等 [58] 在合并情感 语音数据库中采用域对抗神经网络 (domain adversarial neural network, DANN) 根据提取的源域和 目标域的共同特征表示，实现 PAD 模型下的情感 回归，提升鲁棒性。 一般情感回归主要解决维度情感问题，为有 效利用仅标注离散情感的语音数据库，Ma 等 [78] 采用 SVM 分类，通过离散情感和维度情感间的 单向映射，实现 PAD 模型下的情感回归；Eyben 等 [70] 将离散情感映射至 VA 模型中对应维度 情感坐标，拓展情感描述能力。基于此，表 4 描述 了数据库特定离散情感类别至 VA 模型中维度情 感间的映射。 表 4 数据库离散情感到 VA 模型中的维度情感的映射统计表[70] Table 4 Mapping statistical table of dataset specific emotion categories to dimensional emotions in VA models 数据库 激活维 效价维 低 高 消极 积极 FAU AIBO — — 消极 积极 TUM AVIC 无聊 中立、快乐 无聊 中立、快乐 EMO-DB 无聊、厌恶、中性、悲伤 生气、害怕、开心 生气、悲伤 开心、中性、吃惊 GEMAP 快乐、宽慰、兴趣、 烦躁、焦虑、悲伤 喜悦、娱乐、骄傲、 生气、恐惧、绝望 生气、恐惧、绝望、 烦躁、焦虑、悲伤 喜悦、娱乐、骄傲、 快乐、宽慰、兴趣 VAM q2、q3 q1、q4 q3、q4 q1、q2 注：将VAM数据库离散情感映射到代表VA模型中的4个象限(q1、q2、q3和q4, 对应于高−积极、低−积极、低−消极、高−消极), 以便于评估. 离散情感简单易理解，可用于训练的数据库 较多，受众广，其中，基于声学特征的情感分类 研究成果丰硕而情感回归实现维度情感识别有 待加强。 5 对比与分析 本部分首先总结当前研究者们在语音情感识 别的研究过程，然后对比分析各特征提取和情感 分类与回归算法的优缺点，最后重点评析深度学 习的研究近况。 近年来，研究者们在语音情感特征、特征提取 方法、降维或融合方法、数据库、情感类别和情感 分类与回归算法等影响情感识别的方面做了不懈 努力，取得了较好成就。故从这 6 个方面总结近年 语音情感识别相关研究，如表 5 所示。由于不同文 献所使用的数据库、特征和使用的情感类别等方面 都不尽相同，暂不比较各分类与回归算法准确率。 此外，表 6 概要分析了典型特征提取和情感分 类与回归算法的特点。DNN、CNN 和 DBN 等深度 学习算法因表征能力好、学习能力强，能有效提取 情感特征，但参数调整直接影响提取效果。情感分 类与回归算法中，SVM 等传统算法简单并能有效 解决小样本、高维、非线性等问题，但对缺失数据 问题敏感且无法处理大样本；各类深度学习算法优 点较多，如：KNN 处理大样本能力强；RNN、LSTM 适合处理样本序列；ELM 计算复杂但泛化能力强， 对训练数据依赖性大，处理大样本耗时。鉴于算法 特点的差异，采用前需全面分析。 总体而言，深度学习因其有着比传统机器学 习方法更优越的性能，近期在特征提取和情感分 类与回归中受到广泛关注。但是在不断研究和 处理中，研究者也发现深度学习主要存在以下 3 个方面的不足：1) 作为典型的“黑箱”算法，不 易描述网络具体实现且解释能力弱；2) 以输入为 导向的神经网络算法仅根据现有样本进行学习， 但自身无法验证输入样本的代表性和正确性； 3) 隐藏层中节点个数设置缺乏客观性，主要凭借 经验设置。 ·6· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷
第1期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 表5语音情感识别过程总结统计表 Table 5 Summary statistical table of speech emotion recognition's whole process 语音情感 情感类别 文献（时间） 特征提取 降维和融合 数据库 识别算法 特征 离散情感维度情感 [37(2015) 声学特征 常规 MFCCG-PCA C1 6 SVM [38](2019) 声学特征 Fisher准则 C1、E1 6/7 决策树SVM [40](2018) 深度特征 DCNN DTPM El、R、e、B 6/7 SVM [41]2018) 声学特征 PCNN、常规 C1、E1、S1 P、A、D SVR [42](2019) 声学特征 VMD+MF、常规 E1、R2 5 ELM [43](2019) 声学特征 CNN、常规 多核学习方法 EI、CI 6/7 SVM [44(2018) 深度特征 LSTM+CNN e、Rl、Al 6 CNN [45](2018) 声学特征 Praat、GF、HOG GLCM和WD El、e、S1 6/7 SVM [47刀(2018) 声学特征 Praat、Pysound V、A2 V、A HSC+SVR 声学特征 [49(2015) 语言特征 OpenSMILE、BoW 4 SVM [56](2019) 深度特征 CNN+LSTM EI、I 6/7 CNN+LSTM [57](2019) 深度特征 DBN CI 6 ELM [58](2018) 声学特征 OpenSMILE DANN I、M1、M2 V、A、D DANN [64](2015) 声学特征 OpenSMILE PCA C1、S1 6 IC-D、IC-S [66(2016)声学特征 Praat PCA、FCBF S1 7 FAMNN 声学特征」 CC、GP、重标 [68](2015) 非线性特征 极差法等 El SVM [69](2018) 声学特征 子空间学习、特 OpenSMILE 征选择、MMD E1、E2 5 SVM thSD、thMN、 SVM、MLP [71](2019) 声学特征 openSMILE thMED、thCV E1、e、E4、S1 6/7 KNN 双输入对称相 半定规划多核 [72](2015) 声学特征 Voicebox 关算法 El SVM [73](2015) 深度特征 DCNN PCA 5 DCNN [74(2019) 声学特征 常规 S2、E3 6 GMM-DNN DBN+BP神经 [79例](2019)声学特征 WP滤波器组 El 6 SVM 网络 音调功率比、频谱 [80](2017) 声学特征 通量、常规和音调 串联 E1、T 5/7 AFDBN 色度提取 LDE、GbFA ELM+子空间 [81]2019) 声学特征 openSMILE LPDA、FDA G、A3、V、e 4/6/12 学习+KNN LDP [82](2019) 声学特征 常规 E1、SI > FAM-FIS [83](2019) 声学特征 openSMILE U、R2、E1、e、V、A4 V、A GMTL、MIT- KDG等 [84](2019)声学特征 openSMILE C3、M3 6 CNN [85)](2019)声学特征 常规 自己建立 2 SVM 注：常规：MFCC特征提取的FFT+梅尔滤波器组+对数变换+DCT。数据库名称按出现顺序缩写、El:EMO-DB、E2:Enteraface、. E3:ESD、E4:EMOVO、R1:RML、R2:RAVDESS、e:eNTERAFACE'O5、B:BAUM-I、CI:CASIA、C2:CHiME-3、C3:CHI MEI、S1:SAVEE、S2:SUSAS、A1:AFEW-6.0、A2:AVEC2012、A3:ABC、A4:AVEC(2011)、V:VAM、U:UMSSED、 I:IEMOCAP、M1:MSP-IMPROV、M2:MSP-Podcast、M3:MHMC、T:泰卢固语数据库、G:GEMEP:“+”表明方法结合使用：表 格中识别方法仅列举研究者主要使用方法
表 5 语音情感识别过程总结统计表 Table 5 Summary statistical table of speech emotion recognition’s whole process 文献(时间) 语音情感 特征 特征提取 降维和融合 数据库 情感类别 识别算法 离散情感 维度情感 [37] (2015) 声学特征 常规 MFCCG-PCA C1 6 — SVM [38] (2019) 声学特征 — Fisher准则 C1、E1 6/7 — 决策树SVM [40] (2018) 深度特征 DCNN DTPM E1、R、e、B 6/7 — SVM [41] (2018) 声学特征 PCNN、常规 — C1、E1、S1 — P、A、D SVR [42] (2019) 声学特征 VMD+IMF、常规 — E1、R2 5 — ELM [43] (2019) 声学特征 CNN、常规 多核学习方法 E1、C1 6/7 — SVM [44] (2018) 深度特征 LSTM+CNN — e、R1、A1 6 — CNN [45] (2018) 声学特征 Praat、GF、HOG、 GLCM和WD — E1、e、S1 6/7 — SVM [47] (2018) 声学特征 Praat、Pysound — V、A2 — V、A HSC+SVR [49] (2015) 声学特征、 语言特征 OpenSMILE、 BoW — I 4 — SVM [56] (2019) 深度特征 CNN+LSTM — E1、I 6/7 — CNN+LSTM [57] (2019) 深度特征 DBN — C1 6 — ELM [58] (2018) 声学特征 OpenSMILE DANN I、M1、M2 — V、A、D DANN [64] (2015) 声学特征 OpenSMILE PCA C1、S1 6 — IC-D、IC-S [66] (2016) 声学特征 Praat PCA、FCBF S1 7 — FAMNN [68] (2015) 声学特征、 非线性特征 C-C、G-P、重标 极差法等 — E1 4 — SVM [69] (2018) 声学特征 OpenSMILE 子空间学习、特 征选择、MMD E1、E2 5 — SVM [71] (2019) 声学特征 openSMILE thSD、thMN、 thMED、thCV E1、e、E4、S1 6/7 — SVM、MLP、 KNN [72] (2015) 声学特征 Voicebox 双输入对称相 关算法 E1 5 — 半定规划多核 SVM [73] (2015) 深度特征 DCNN PCA I 5 — DCNN [74] (2019) 声学特征 常规 — S2、E3 6 — GMM-DNN [79] (2019) 声学特征 WP滤波器组 DBN+BP神经 网络 E1 6 — SVM [80] (2017) 声学特征 音调功率比、频谱 通量、常规和音调 色度提取 串联 E1、T 5/7 — AFDBN [81] (2019) 声学特征 openSMILE LDE、GbFA、 LPDA、FDA、 LDP G、A3、V、e 4/6/12 — ELM+子空间 学习+KNN [82] (2019) 声学特征 常规 — E1、S1 7 — FAM-FIS [83] (2019) 声学特征 openSMILE — U、R2、E1、e、V、A4 — V、A GMTL、 MITKDG等 [84] (2019) 声学特征 openSMILE — C3、M3 6 — CNN [85] (2019) 声学特征 常规 — 自己建立 2 — SVM 注：常规: MFCC特征提取的FFT+梅尔滤波器组+对数变换+DCT。数据库名称按出现顺序缩写、E1:EMO-DB、 E2:Enteraface、 E3:ESD、 E4:EMOVO、 R1:RML、 R2:RAVDESS、 e:eNTERAFACE’05、 B:BAUM-1、 C1:CASIA、 C2:CHiME-3、 C3: CHIMEI、 S1:SAVEE、 S2:SUSAS、 A1:AFEW -6.0、 A2:AVEC2012、 A3:ABC、 A4: AVEC(2011)、 V:VAM、 U: UMSSED、 I:IEMOCAP、 M1:MSP-IMPROV、 M2: MSP-Podcast、M3: MHMC、 T: 泰卢固语数据库、 G:GEMEP；“+”表明方法结合使用；表 格中识别方法仅列举研究者主要使用方法。 第 1 期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 ·7·
智能系统学报 第15卷 表6特征提取和情感分类与回归算法特点统计表 Table 6 Statistical table of the feature extraction and sentiment classification and regression algorithms 算法名称 优点 缺点 解决小样本、高维、非线性等问题，泛化能力 对缺失数据敏感，对非线性问题没有通用解决方 SVM 强，避免网络结构选择。 案，训练时间较长。 简单有效.重新训练的代价较低，适用于样本 样本容量较小的类域易误分，输出解释性不强，计 KNN 容量较大的类域的自动分类。 算量较大。 DNN 可模拟任意函数，情感表征能力强。 处理大量数据时，耗时较严重。 提取抽象特征能力强，具有类内收敛、类间发 一定程度上解决梯度消失和缓解过拟合，对空间 CNN 散的特点。 信息不敏感。 RNN 引入记忆单元.可用于语音序列建模。 长时间训练易出现梯度爆炸。 LSTM 具有记忆特性，能有效学习帧间相关性。 仅使用历史信息。 GMM 对语音情感数据的拟合性能高。 需存储各维度各高斯分量的参数，对训练数据的 依据性强，计算较复杂。 HMM 适用于分析短时平稳的语音信号。 处理海量数据能力有限。 性能取决于混合高斯函数的个数，具有一定的局 GMM-HMM 可模拟任意函数.情感表征能力强。 限性。 泛化能力强，学习速度快，预测准确.诚轻计 ELM 输出层决策值的计算完全取决于标签。 算负担。 GAN 对原始数据底层概率分布的感知能力强。 训练不稳定且调参难度大 DBN 情感表征能力强，无监督特征学习能力强。 网络超参选择直接影响检测准确率。 为此，研究者们主要做了如下努力：1)采用 6 应用与发展趋势 数据可视化技术，如t-SNE9,从各个层次理解数 据分布，有助于模型敏感性分析，提升模型可解 语音情感识别源于简单、交互直观，应用广 释性；2)采用弱标注、无监督861或半监督8刀方 泛。商务谈判中，提取语音和表情进行情感计算 并利用云计算远程存储，实时获取情感信息，辅 法，在现有数据库基础上，尽可能利用无标签数 据，提取域共同特征表示，拓展模型泛化能力。 助用户决策：远程教育系统对学员的语音、姿 态和表情进行分析，及时反馈学习状态，调整教 3)在隐藏层数、节点和超参数调整时根据算法性 学计划，实现个性化培养；可穿戴设备监测用户 能反馈设置实时优化设置⑧刿，如通过LSTM等类 情感状态、通过语音交互，辅助医生进行精神分 深度学习算法获取时序信息[]和通过采用多个 裂症患者四、情绪障碍患者⑧4、自闭症儿童的状 模型检测隐藏变量。 态监测和治疗1。公共服务中，呼叫中心根据语 鉴于上述分析，概要深度学习在语音情感识 音情感值筛选紧急电话⑧剧。机器人通过语音情感 别领域中的发展趋势： 识别，提升了人机交互91的针对性和准确性，为 1)当前机器缺乏理论推理是因为没有常识， 实现机器情感仿生奠定了基础。 故张钱院士提出将感知和认知投射到语义向量空 语音情感识别显示出广阔的应用前景。研究 间（特征向量空间和符号向量投射到一个空间， 者对语音情感识别深入探索，推进了其理论研究 该空间称之为语义向量空间)，从而为感知和认知 和实际应用。目前已基本实现安静环境下的语音 建立统一的理论框架，统一处理，解决理解问题。 情感识别。而嘈杂环境下的语音情感识别尚有待 2)鉴于当前深度学习存在需要大量的数据 深入；此外，现有情感语音数据库总体语料不足， 集、知识无法积累等问题，可采用迁移学习或基 特别是自然型数据库。同时标注离散情感和维度 于度量、模型和优化的元学习方法，实现小样本 情感的语音数据库数量较少，如何对数据库同时 学习，在一定程度上实现知识积累。 标注，尚未形成广泛认可的体系；标注方法较少 3)使用更高算力的设备。如清华大学团队在 典型特征近期没有得到重大突破、语音情感识别 《自然》上介绍的天机芯片，灵活使用类脑计算 理论需进一步完善。综上所述，语音情感识别尚 和深度学习算法9)，使语音情感识别运算结果尽 未达到成熟阶段，需进行语料库的丰富、理论的 可能达到模型理论推导的预期结果。 加强和方法的创新。尚待解决的问题和未来发展
为此，研究者们主要做了如下努力：1) 采用 数据可视化技术，如 t-SNE[59] ，从各个层次理解数 据分布，有助于模型敏感性分析，提升模型可解 释性；2) 采用弱标注、无监督[86] 或半监督[87] 方 法，在现有数据库基础上，尽可能利用无标签数 据，提取域共同特征表示，拓展模型泛化能力[79]。 3) 在隐藏层数、节点和超参数调整时根据算法性 能反馈设置实时优化设置[89] ，如通过 LSTM 等类 深度学习算法获取时序信息[90] 和通过采用多个 模型检测隐藏变量。 鉴于上述分析，概要深度学习在语音情感识 别领域中的发展趋势： 1) 当前机器缺乏理论推理是因为没有常识， 故张䥽院士提出将感知和认知投射到语义向量空 间 (特征向量空间和符号向量投射到一个空间， 该空间称之为语义向量空间)，从而为感知和认知 建立统一的理论框架，统一处理，解决理解问题。 2) 鉴于当前深度学习存在需要大量的数据 集、知识无法积累等问题，可采用迁移学习或基 于度量、模型和优化的元学习方法，实现小样本 学习，在一定程度上实现知识积累。 3) 使用更高算力的设备。如清华大学团队在 《自然》上介绍的天机芯片，灵活使用类脑计算 和深度学习算法[91] ，使语音情感识别运算结果尽 可能达到模型理论推导的预期结果。 6 应用与发展趋势 语音情感识别源于简单、交互直观，应用广 泛。商务谈判中，提取语音和表情进行情感计算 并利用云计算远程存储，实时获取情感信息，辅 助用户决策[91] ；远程教育系统对学员的语音、姿 态和表情进行分析，及时反馈学习状态，调整教 学计划，实现个性化培养；可穿戴设备监测用户 情感状态、通过语音交互，辅助医生进行精神分 裂症患者[92] 、情绪障碍患者[84] 、自闭症儿童的状 态监测和治疗[93]。公共服务中，呼叫中心根据语 音情感值筛选紧急电话[85]。机器人通过语音情感 识别，提升了人机交互[94] 的针对性和准确性，为 实现机器情感仿生奠定了基础。 语音情感识别显示出广阔的应用前景。研究 者对语音情感识别深入探索，推进了其理论研究 和实际应用。目前已基本实现安静环境下的语音 情感识别。而嘈杂环境下的语音情感识别尚有待 深入；此外，现有情感语音数据库总体语料不足， 特别是自然型数据库。同时标注离散情感和维度 情感的语音数据库数量较少，如何对数据库同时 标注，尚未形成广泛认可的体系；标注方法较少、 典型特征近期没有得到重大突破、语音情感识别 理论需进一步完善。综上所述，语音情感识别尚 未达到成熟阶段，需进行语料库的丰富、理论的 加强和方法的创新。尚待解决的问题和未来发展 表 6 特征提取和情感分类与回归算法特点统计表 Table 6 Statistical table of the feature extraction and sentiment classification and regression algorithms 算法名称 优点 缺点 SVM 解决小样本、高维、非线性等问题, 泛化能力 强, 避免网络结构选择。 对缺失数据敏感, 对非线性问题没有通用解决方 案, 训练时间较长。 KNN 简单有效, 重新训练的代价较低, 适用于样本 容量较大的类域的自动分类。 样本容量较小的类域易误分, 输出解释性不强, 计 算量较大。 DNN 可模拟任意函数，情感表征能力强。 处理大量数据时，耗时较严重。 CNN 提取抽象特征能力强, 具有类内收敛、类间发 散的特点。 一定程度上解决梯度消失和缓解过拟合，对空间 信息不敏感。 RNN 引入记忆单元，可用于语音序列建模。 长时间训练易出现梯度爆炸。 LSTM 具有记忆特性，能有效学习帧间相关性。 仅使用历史信息。 GMM 对语音情感数据的拟合性能高。 需存储各维度各高斯分量的参数, 对训练数据的 依据性强, 计算较复杂。 HMM 适用于分析短时平稳的语音信号。 处理海量数据能力有限。 GMM-HMM 可模拟任意函数，情感表征能力强。 性能取决于混合高斯函数的个数，具有一定的局 限性。 ELM 泛化能力强, 学习速度快，预测准确，减轻计 算负担。 输出层决策值的计算完全取决于标签。 GAN 对原始数据底层概率分布的感知能力强。 训练不稳定且调参难度大 DBN 情感表征能力强, 无监督特征学习能力强。 网络超参选择直接影响检测准确率。 ·8· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷
第1期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 年9布 趋势包括： 深度学习因其优越的性能也在特征提取和情感分 1)数据库不足且缺少广泛认可的数据库。目 类与回归中受到了广泛关注、显示出广阔的应用 前数据库多在实验室环境中采集，而情感在现实 前景。最后总结了语音情感识别领域中语音情感 世界中比实验室环境中表达方式更复杂，自然型 数据库、标注方法和专业辅助工具、语音情感特 数据库可有效解决这一难题，但其语料目前较 征挖掘、语音情感特征提取、情感识别算法5个方 少，需进一步丰富。可考虑采用跨语音库、合并 面的尚待解决的问题，预测了未来的发展趋势。 语音库等方法扩充语料或基于当前数据自动生成 样本填充数据库，如GAN。此外，建立广泛认可 参考文献： 的数据库，如图像处理领域中的ImageNet,.进一 [1]PRAVENA D.GOVIND D.Significance of incorporating 步集结科研力量，推动深入研究。 excitation source parameters for improved emotion recog- 2)标注多样化。同时对数据库标注维度情感 nition from speech and electroglottographic signals[J].In- 和离散情感，二者互为补充，相互验证。促进从 ternational journal of speech technology,2017,20(4): 离散情感研究转向更精确的维度情感研究，为人 787-797 [2]MIXDORFF H.HONEMANN A.RILLIARD A.et al.Au- 机高级交互奠定基础。此外，目前广泛使用的标 dio-visual expressions of attitude:how many different atti- 注方法和专业辅助工具较少，需进一步丰富。 tudes can perceivers decode?[J].Speech communication, 3)特征挖掘是可提升的方向。语音情感识别 2017.95:114-126 领域中，情感特征丰富，但是现有典型特征较少， [3]BUITELAAR P,WOOD I D,NEGI S,et al.MixedEmo- 多为声学特征，且近期没有提出类似或更优的特 tions:an open-source toolbox for multimodal emotion ana 征，故特征挖掘需要进一步加强。 lysis[J].IEEE transactions on multimedia,2018,20(9): 4)特征提取方法需改良。语音情感数据样本 24542465. 有限，而语音识别语料数量庞大，如何采用无监 [4]SAPINSKI T,KAMINSKA D,PELIKANT A,et al.Emo- 督或半监督方式，自动学习无标签语料提取有效 tion recognition from skeletal movements[J].Entropy, 情感特征，是一个难题。此外，基于深度学习的 2019,21(7)646. 特征提取依赖所搭建网络的具体结构，对比点云 [5]PARIS M,MAHAJAN Y,KIM J,et al.Emotional speech processing deficits in bipolar disorder:the role of mis- 领域的PointNet和目标检测领域的YOLO,目前 match negativity and P3a[J].Journal of affective disorders, 情感识别领域缺乏对语音情感特征敏感且被广泛 2018,234261-269. 认可的网络结构，如何搭建一个擅于提取情感特 [6]SCHELINSKI S,VON KRIEGSTEIN K.The relation 征的专用网络结构已成为新的研究热点。 between vocal pitch and vocal emotion recognition abilit- 5)情感识别算法需深入研究。如何使用跨领 ies in people with autism spectrum disorder and typical de- 域算法微调，获取更优的初始化参数，提升识别 velopment[J].Journal of autism and developmental dis- 收敛性与准确性，将成为新的研究热点；同时，区 orders,.2019,49(168-82. 分性别、文化差异等来优化识别效果，是研究的 [7]SWAIN M,ROUTRAY A,KABISATPATHY P.Data- 一个方向。目前实时连续语音识别很少成功，可 bases,features and classifiers for speech emotion recogni- tion:a review[J].International journal of speech techno- 通过模拟复杂背景环境、提升算法的鲁棒性、提 1ogy,2018,21(1:93-120. 高模型运算效率和改善资源分配等方法解决。此 [8]韩文静，李海峰，阮华斌等.语音情感识别研究进展综 外，高级语音情感识别应能模拟人对语音信息的 述).软件学报，2014,25(1)37-50. 处理，实现机器情感仿生，这些功能目前暂未实 HAN Wenjing,LI Haifeng,RUAN Huabin,et al.Review 现。该课题需神经学、脑科学等多学科支持，值 on speech emotion recognition[J].Journal of software, 得深入研究。 2014,25(1):37-50. [9]刘振焘，徐建平，吴敏，等.语音情感特征提取及其降维 7结束语 方法综述.计算机学报，2018,41(12)：2833-285L. 本文从情感描述模型、情感语音数据库、特征 LIU Zhentao,XU Jianping,WU Min,et al.Review of emotional feature extraction and dimension reduction 提取与降维、情感分类与回归算法4个环节对语 method for speech emotion recognition[J].Chinese journal 音情感识别进行综述，并着重分析深度学习算法 of computers,2018,41(12):2833-2851. 在特征提取、情感分类与回归算法方面的研究进 [10]KRATZWALD B.ILIC S,KRAUS M.et al.Deep learn- 展。总体而言，语音情感识别研究体系较为完整， ing for affective computing:text-based emotion recogni-
趋势包括： 1) 数据库不足且缺少广泛认可的数据库。目 前数据库多在实验室环境中采集，而情感在现实 世界中比实验室环境中表达方式更复杂，自然型 数据库可有效解决这一难题，但其语料目前较 少，需进一步丰富。可考虑采用跨语音库、合并 语音库等方法扩充语料或基于当前数据自动生成 样本填充数据库，如 GAN。此外，建立广泛认可 的数据库，如图像处理领域中的 ImageNet，进一 步集结科研力量，推动深入研究。 2) 标注多样化。同时对数据库标注维度情感 和离散情感，二者互为补充，相互验证。促进从 离散情感研究转向更精确的维度情感研究，为人 机高级交互奠定基础。此外，目前广泛使用的标 注方法和专业辅助工具较少，需进一步丰富。 3) 特征挖掘是可提升的方向。语音情感识别 领域中，情感特征丰富，但是现有典型特征较少， 多为声学特征，且近期没有提出类似或更优的特 征，故特征挖掘需要进一步加强。 4) 特征提取方法需改良。语音情感数据样本 有限，而语音识别语料数量庞大，如何采用无监 督或半监督方式，自动学习无标签语料提取有效 情感特征，是一个难题。此外，基于深度学习的 特征提取依赖所搭建网络的具体结构，对比点云 领域的 PointNet 和目标检测领域的 YOLO，目前 情感识别领域缺乏对语音情感特征敏感且被广泛 认可的网络结构，如何搭建一个擅于提取情感特 征的专用网络结构已成为新的研究热点。 5) 情感识别算法需深入研究。如何使用跨领 域算法微调，获取更优的初始化参数，提升识别 收敛性与准确性，将成为新的研究热点；同时，区 分性别、文化差异等来优化识别效果，是研究的 一个方向。目前实时连续语音识别很少成功，可 通过模拟复杂背景环境、提升算法的鲁棒性、提 高模型运算效率和改善资源分配等方法解决。此 外，高级语音情感识别应能模拟人对语音信息的 处理，实现机器情感仿生，这些功能目前暂未实 现。该课题需神经学、脑科学等多学科支持，值 得深入研究。 7 结束语 本文从情感描述模型、情感语音数据库、特征 提取与降维、情感分类与回归算法 4 个环节对语 音情感识别进行综述，并着重分析深度学习算法 在特征提取、情感分类与回归算法方面的研究进 展。总体而言，语音情感识别研究体系较为完整， 深度学习因其优越的性能也在特征提取和情感分 类与回归中受到了广泛关注、显示出广阔的应用 前景。最后总结了语音情感识别领域中语音情感 数据库、标注方法和专业辅助工具、语音情感特 征挖掘、语音情感特征提取、情感识别算法 5 个方 面的尚待解决的问题，预测了未来的发展趋势。 参考文献： PRAVENA D, GOVIND D. Significance of incorporating excitation source parameters for improved emotion recognition from speech and electroglottographic signals[J]. International journal of speech technology, 2017, 20(4): 787–797. [1] MIXDORFF H, HÖNEMANN A, RILLIARD A, et al. Audio-visual expressions of attitude: how many different attitudes can perceivers decode?[J]. Speech communication, 2017, 95: 114–126. [2] BUITELAAR P, WOOD I D, NEGI S, et al. MixedEmotions: an open-source toolbox for multimodal emotion analysis[J]. IEEE transactions on multimedia, 2018, 20(9): 2454–2465. [3] SAPIŃSKI T, KAMIŃSKA D, PELIKANT A, et al. Emotion recognition from skeletal movements[J]. Entropy, 2019, 21(7): 646. [4] PARIS M, MAHAJAN Y, KIM J, et al. Emotional speech processing deficits in bipolar disorder: the role of mismatch negativity and P3a[J]. Journal of affective disorders, 2018, 234: 261–269. [5] SCHELINSKI S, VON KRIEGSTEIN K. The relation between vocal pitch and vocal emotion recognition abilities in people with autism spectrum disorder and typical development[J]. Journal of autism and developmental disorders, 2019, 49(1): 68–82. [6] SWAIN M, ROUTRAY A, KABISATPATHY P. Databases, features and classifiers for speech emotion recognition: a review[J]. International journal of speech technology, 2018, 21(1): 93–120. [7] 韩文静, 李海峰, 阮华斌, 等. 语音情感识别研究进展综 述 [J]. 软件学报, 2014, 25(1): 37–50. HAN Wenjing, LI Haifeng, RUAN Huabin, et al. Review on speech emotion recognition[J]. Journal of software, 2014, 25(1): 37–50. [8] 刘振焘, 徐建平, 吴敏, 等. 语音情感特征提取及其降维 方法综述 [J]. 计算机学报, 2018, 41(12): 2833–2851. LIU Zhentao, XU Jianping, WU Min, et al. Review of emotional feature extraction and dimension reduction method for speech emotion recognition[J]. Chinese journal of computers, 2018, 41(12): 2833–2851. [9] KRATZWALD B, ILIĆ S, KRAUS M, et al. Deep learning for affective computing: text-based emotion recogni- [10] 第 1 期 高庆吉，等：语音情感识别研究综述 ·9·
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