本文關(guān)鍵詞：半監(jiān)督判別分析的跨庫語音情感識(shí)別

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【摘要】：針對訓(xùn)練樣本與測試樣本來自不同語音情感數(shù)據(jù)庫造成特征向量空間分布不匹配的問題,采用半監(jiān)督判別分析減小二者的差異。首先尋找有標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本和來自另一個(gè)庫的部分無標(biāo)簽訓(xùn)練樣本之間的最優(yōu)投影方向。基于一致性假設(shè)即相近的點(diǎn)更有可能具有相同的類別,利用p近鄰圖對無標(biāo)簽訓(xùn)練樣本相近點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行建模,從而獲得無標(biāo)簽樣本的分布信息。在保證無標(biāo)簽樣本間流形結(jié)構(gòu)的同時(shí),使所有訓(xùn)練樣本類間散度和類內(nèi)散度的比值達(dá)到最大,從而得到最優(yōu)的投影方向。采用兩組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,第1組用eNTERFACE庫訓(xùn)練去測試Berlin庫,識(shí)別率為51.41%,第2組用Berlin庫訓(xùn)練測試eNTERFACE庫,識(shí)別率為45.76%,相比未采用半監(jiān)督判別分析的識(shí)別結(jié)果分別有了13.72%和22.81%的提高,說明該算法的有效性。通過實(shí)驗(yàn)前后數(shù)據(jù)的可視化分析,說明利用半監(jiān)督判別分析確實(shí)減小了不同庫之間特征向量空間分布的不匹配問題,從而提高跨庫語音情感識(shí)別率。
【作者單位】： 江蘇師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院;東南大學(xué)水聲信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東南大學(xué)兒童發(fā)展與學(xué)習(xí)科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 語音情感識(shí)別;判別分析;訓(xùn)練樣本;投影方向;測試樣本;Berlin;散度;樣本間;分類器;特征向量;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61231002,61273266,11274144,61301295) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(PAPD)資助
【分類號(hào)】：TN912.34
【正文快照】： 據(jù)庫同時(shí)訓(xùn)練,得到一個(gè)分類器,然后對測試樣本進(jìn)^-蘭 行分類。結(jié)果表明,第2種方法的識(shí)別率高于第1種91 3 方法。Zhang提出了一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法用于跨庫語音情感識(shí)別在人機(jī)交互中起到越來越重要的的語音情感識(shí)別,采用6個(gè)語音庫’從喚^度和效作用,獲得越來越多國內(nèi)外研究人員

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本文編號(hào)：805342