本文關(guān)鍵詞：融合模糊認(rèn)知圖用于語音情感識(shí)別　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年15期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：模糊認(rèn)知圖(Fuzzy Cognitive Map,FCM)作為一種圖分析方法已在數(shù)據(jù)分類方面得到應(yīng)用,為了提高其在語音情感識(shí)別中的分類精度,提出了融合FCM的方法。其中包括特征級(jí)融合和決策級(jí)融合兩種方式。詳細(xì)分析了這兩種方式并提出將傳統(tǒng)的模糊認(rèn)知圖的數(shù)值型輸出轉(zhuǎn)化為概率型輸出,為不同特征提供了統(tǒng)一范圍的初級(jí)識(shí)別結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,提出了自適應(yīng)權(quán)值決策級(jí)融合方法。該方法充分考慮了分類器對(duì)不同特征的識(shí)別準(zhǔn)確率差異。實(shí)驗(yàn)證明,提出的融合FCM方法相較于單一特征和單一分類器,具有更優(yōu)的分類性能,同時(shí)大大降低了情感間的混淆程度。
[Abstract]:Fuzzy Cognitive Map (Cognitive) as a graph analysis method has been applied in data classification. In order to improve its classification accuracy in speech emotion recognition. A method of fusion FCM is proposed, which includes feature level fusion and decision level fusion. The two methods are analyzed in detail and the traditional numerical output of fuzzy cognitive map is transformed into probabilistic output. It provides the primary recognition results of uniform range for different features. An adaptive weight decision level fusion method is proposed, which takes into account the different recognition accuracy of the classifier. Experimental results show that the proposed fusion FCM method is better than single feature and single classifier. It has better classification performance and greatly reduces the degree of emotional confusion.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61371193) 山西省青年基金(No.201601D202045)
【分類號(hào)】：TN912.34
【正文快照】： 1引言語音是人類傳遞情感的一種最直接和最有效的手段[1]。因此,在計(jì)算機(jī)識(shí)別人類情感狀態(tài)的眾多方法中,基于語音信號(hào)的情感識(shí)別是一種十分有效的途徑[2]。計(jì)算機(jī)的語音情感識(shí)別能力是計(jì)算機(jī)情感智能的重要組成部分,也是實(shí)現(xiàn)自然人機(jī)交互的關(guān)鍵前提,具有較高的研究價(jià)值和應(yīng)用

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1407049