【摘要】：核主分量分析(Kernel principal component analysis,KPCA)是一種利用核方法將主分量分析(Principal component analysis,PCA)推廣后的學(xué)習(xí)方法,KPCA方法能夠使得輸入空間線性不可分的樣本在特征空間有更好的可分性。典型相關(guān)分析(Canonical correlation analysis,CCA)是分析兩組隨機變量之間的相關(guān)性的一種統(tǒng)計方法。本文提出將KPCA方法用于語音情感識別中,并采用KPCA和CCA結(jié)合的方法用于情感識別。與傳統(tǒng)的PCA方法進行了對比,研究結(jié)果表明基于KPCA及KPCA+CCA的情感識別有較好的效果。
[Abstract]:Kernel principal component analysis (Kernel principal component analysis,KPCA) is a kind of learning method which uses kernel method to generalize principal component analysis (Principal component analysis,PCA). KPCA method can make the linear indistinguishable samples in input space have better separability in feature space. Canonical correlation analysis (Canonical correlation analysis,CCA) is a statistical method to analyze the correlation between two groups of random variables. In this paper, the KPCA method is applied to speech emotion recognition, and the combination of KPCA and CCA is used for emotion recognition. Compared with the traditional PCA method, the results show that the emotion recognition based on KPCA and KPCA CCA has a better effect.
【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(61273266;61375028)資助項目 教育部博士點專項基金(20110092130004)資助項目
【分類號】：TN912.34

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2494831