本文選題：語音情感識別 + 多核學習　； 參考：《數(shù)據(jù)采集與處理》2014年05期

【摘要】：提出一種基于改進多核學習的語音情感識別算法。算法以高斯徑向基核函數(shù)為基準,通過采樣不同的樣本,采用不同的評價標準并獲得不同的參數(shù),來提高分類性能。此外,通過引入多核技術,將得到的高斯核函數(shù)構建多核學習的基核,并通過利用松弛因子構建的軟間隔多核學習的目標函數(shù)改善了學習效率。對比仿真實驗結果表明,本文提出的基于多核學習語音情感識別算法有效提高了語音情感識別性能。
[Abstract]:A speech emotion recognition algorithm based on improved multi-core learning is proposed. The classification performance is improved by sampling different samples, adopting different evaluation criteria and obtaining different parameters based on Gao Si radial basis function. In addition, by introducing multi-kernel, the Gao Si kernel function is used to construct the basis kernel of multi-kernel learning, and the learning efficiency is improved by using the relaxation factor to construct the objective function of soft-spaced multi-core learning. The simulation results show that the proposed speech emotion recognition algorithm based on multi-core learning can effectively improve the performance of speech emotion recognition.
【作者單位】： 常州工學院計算機信息工程學院;東南大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61375028,61301219)資助項目 江蘇省自然科學基金(BK20130241)資助項目
【分類號】：TN912.34

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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4 ;SPEECH EMOTION RECOGNITION USING MODIFIED QUADRATIC DISCRIMINATION FUNCTION[J];Journal of Electronics(China);2008年06期

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4 王青;謝波;陳根才;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的漢語語音情感識別[A];第一屆中國情感計算及智能交互學術會議論文集[C];2003年

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8 張衛(wèi);張雪英;孫穎;;基于HHT邊際Teager能量譜的語音情感識別[A];第十二屆全國人機語音通訊學術會議（NCMMSC'2013）論文集[C];2013年

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4 劉佳;語音情感識別的研究與應用[D];浙江大學;2009年

5 趙臘生;語音情感特征提取與識別方法研究[D];大連理工大學;2010年

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1 韓文靜;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的語音情感識別技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2007年

2 王穎;自適應語音情感識別方法研究[D];江蘇大學;2009年

3 梁智蘭;基于獨立分量分析的語音情感識別研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

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本文編號：1965738