基于模糊K近鄰的模糊支持向量機(jī)的語音情感識(shí)別
本文選題:語音情感識(shí)別 + 模糊K近鄰; 參考:《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2014年04期
【摘要】:基于模糊K近鄰算法對(duì)模糊支持向量機(jī)中模糊類別隸屬度的計(jì)算進(jìn)行了改進(jìn),將距離與樣本之間的關(guān)系相結(jié)合進(jìn)行加權(quán)彌補(bǔ)了FSVM算法的不足.引入CCA算法對(duì)語音特征矢量進(jìn)行降維處理,有效減小了特征之間的冗余信息,通過識(shí)別實(shí)驗(yàn)對(duì)傳統(tǒng)的SVM、FSVM以及基于模糊K近鄰的FSVM的算法性能進(jìn)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(xué)院信息工程學(xué)院;東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273266)
【分類號(hào)】:TN912.34
【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1949813
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