本文選題：語音情感識別 + 模糊K近鄰�。� 參考：《微電子學與計算機》2014年04期

【摘要】：基于模糊K近鄰算法對模糊支持向量機中模糊類別隸屬度的計算進行了改進,將距離與樣本之間的關(guān)系相結(jié)合進行加權(quán)彌補了FSVM算法的不足.引入CCA算法對語音特征矢量進行降維處理,有效減小了特征之間的冗余信息,通過識別實驗對傳統(tǒng)的SVM、FSVM以及基于模糊K近鄰的FSVM的算法性能進行了比較和分析.
[Abstract]:Based on fuzzy K-nearest neighbor algorithm, the calculation of fuzzy class membership in fuzzy support vector machine is improved, and the relationship between distance and sample is weighted to make up for the deficiency of FSVM algorithm. The CCA algorithm is introduced to reduce the dimension of speech feature vectors, which effectively reduces the redundant information between the features. The performance of the traditional SVMS-FSVM and the FSVM based on fuzzy K-nearest neighbor is compared and analyzed through recognition experiments.
【作者單位】： 鹽城工學院信息工程學院;東南大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61273266)
【分類號】：TN912.34

【共引文獻】

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本文編號：1949813