公开(公告)号：CN102890930B

公开(公告)日：2014-06-04

申请号：CN201110202579.6

申请日：2011-07-19

Applicant: 上海上大海润信息系统有限公司

Inventor： 高珏 ,  孙柏林 ,  施建刚 ,  孙弘刚 ,  袁健 ,  陈开 ,  佘俊 ,  许华虎 ,  何永义

IPC: G10L15/14 ,  G10L15/16

Abstract: 本发明涉及一种基于HMM/SOFMNN混合模型的语音情感识别方法，该方法将HMM和SOFMNN模型相结合对语音情感进行识别，其具体包括以下步骤：1)建立情感语音数据库；2)进行语音信号预处理：包括预加重处理、去噪和分帧加窗；3)语音情感特征提取：包括提取语音信号的时间、能量、振幅、基频和共振峰；4)利用HMM/SOFMNN混合模型训练与识别。与现有技术相比，本发明克服了HMM本身难以解决的模式类别间的相互重叠问题，而且弥补了SOFMNN在获取时序信息方面的不足，提高了语音情感识别率。

公开(公告)号：CN102890930A

公开(公告)日：2013-01-23

申请号：CN201110202579.6

申请日：2011-07-19

Applicant: 上海上大海润信息系统有限公司

Inventor： 高珏 ,  孙柏林 ,  施建刚 ,  孙弘刚 ,  袁健 ,  陈开 ,  佘俊 ,  许华虎 ,  何永义

IPC: G10L15/14 ,  G10L15/16

Abstract: 本发明涉及一种基于HMM/SOFMNN混合模型的语音情感识别方法，该方法将HMM和SOFMNN模型相结合对语音情感进行识别，其具体包括以下步骤：1)建立情感语音数据库；2)进行语音信号预处理：包括预加重处理、去噪和分帧加窗；3)语音情感特征提取：包括提取语音信号的时间、能量、振幅、基频和共振峰；4)利用HMM/SOFMNN混合模型训练与识别。与现有技术相比，本发明克服了HMM本身难以解决的模式类别间的相互重叠问题，而且弥补了SOFMNN在获取时序信息方面的不足，提高了语音情感识别率。

公开(公告)号：CN102543073A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201010583367.2

申请日：2010-12-10

Applicant: 上海上大海润信息系统有限公司

Inventor： 陈开 ,  许华虎 ,  阳诚海 ,  施建刚 ,  孙弘刚

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/14

Abstract: 本发明涉及一种沪语语音识别信息处理方法，包括以下步骤：1)声音输入设备输入沪语信号；2)预处理模块对输入的沪语语音信号进行预处理；3)特征提取模块提取出反映信号特征的特征参数；4)训练模块将用户输入若干次训练语音信号，经过预处理和特征参数提取后得到特征矢量参数，然后通过特征建模模块建立训练语音的参考模型库；5)识别模块将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的模型进行相似度进行比较，将相似度最高的模型的输入作为识别候选结果输出；6)后处理模块对步骤5)中的识别候选结构通过语音知识处理得到最终的识别结果；7)最终的识别结果通过声音输出设备输出。与现有技术相比，本发明具有识别速度高等优点。

公开(公告)号：CN102543073B

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：CN201010583367.2

申请日：2010-12-10

Applicant: 上海上大海润信息系统有限公司

Inventor： 陈开 ,  许华虎 ,  阳诚海 ,  施建刚 ,  孙弘刚

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/065 ,  G10L15/14

Abstract: 本发明涉及一种沪语语音识别信息处理方法，包括以下步骤：1)声音输入设备输入沪语信号；2)预处理模块对输入的沪语语音信号进行预处理；3)特征提取模块提取出反映信号特征的特征参数；4)训练模块将用户输入若干次训练语音信号，经过预处理和特征参数提取后得到特征矢量参数，然后通过特征建模模块建立训练语音的参考模型库；5)识别模块将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的模型进行相似度进行比较，将相似度最高的模型的输入作为识别候选结果输出；6)后处理模块对步骤5)中的识别候选结构通过语音知识处理得到最终的识别结果；7)最终的识别结果通过声音输出设备输出。与现有技术相比，本发明具有识别速度高等优点。

公开(公告)号：CN102567703B

公开(公告)日：2014-04-09

申请号：CN201010583370.4

申请日：2010-12-10

Applicant: 上海上大海润信息系统有限公司

Inventor： 阳诚海 ,  许华虎 ,  陈开 ,  曾龙海 ,  许以君

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明涉及一种基于分类特征的手部动作识别信息处理方法，包括以下步骤：1)对手部区域进行检测及分割处理；2)根据步骤1)处理后的数据建立人体上肢关节模型；3)根据步骤2)的人体上肢关节模型，对手部的角度参数和直线参数进行特征提取，组成特征向量并利用HMM模型对其进行训练，利用训练好的HMM模型对新的特征向量进行识别；4)判断识别结果是否正确，若为是，将识别结果输出，若为否，返回步骤1)。与现有技术相比，本发明具有简单、实用，对于动作过程非相似的动作识别率较高等优点。

公开(公告)号：CN102567703A

公开(公告)日：2012-07-11

申请号：CN201010583370.4

申请日：2010-12-10

Applicant: 上海上大海润信息系统有限公司

Inventor： 阳诚海 ,  许华虎 ,  陈开 ,  曾龙海 ,  许以君

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明涉及一种基于分类特征的手部动作识别信息处理方法，包括以下步骤：1)对手部区域进行检测及分割处理；2)根据步骤1)处理后的数据建立人体上肢关节模型；3)根据步骤2)的人体上肢关节模型，对手部的角度参数和直线参数进行特征提取，组成特征向量并利用HMM模型对其进行训练，利用训练好的HMM模型对新的特征向量进行识别；4)判断识别结果是否正确，若为是，将识别结果输出，若为否，返回步骤1)。与现有技术相比，本发明具有简单、实用，对于动作过程非相似的动作识别率较高等优点。