语音情感识别研究进展分析

作者：李晓宇; 徐勇; 张心蕊; 汪倩; 武雅利

来源：现代计算机(专业版), 2020, (20): 44-47.

• 语音情感
• 文献计量
• 文献重要度
• 关键词分析

语音情感识别的研究对于促进人工智能的发展具有重要的意义,分析其研究进展有助于了解目前的发展方向和研究热点。使用文献计量的方法,借助CiteSpace与Python语言对2010年来知网中有关语音情感识别的文献进行分析。分别研究相关文献的发表时间、作者与研究机构、关键词时间分布与词频分布,并对关键词频统计方法做出改进,提出基于文献重要度的关键词分析方法。主要研究热点可以归纳为对语音情感特征的研究、分类方法的研究以及应用方向的研究三个方面。此外,"情感智能"、"多模态融合"、"非个性化特征"和"情感语音合成"等也是近年值得关注的研究主题。

• 单位
  安徽财经大学