本文選題：語(yǔ)音情感識(shí)別 + 核典型相關(guān)分析�。� 參考：《南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：為了獲得更好的語(yǔ)音情感識(shí)別的實(shí)時(shí)性和正確率,該文提出了基于核典型相關(guān)分析和支持向量機(jī)的語(yǔ)音情感識(shí)別模型。首先提取多種情感識(shí)別的特征,采用核典型相關(guān)分析對(duì)特征進(jìn)行選擇,將選擇的特征作為支持向量機(jī)的輸入向量進(jìn)行訓(xùn)練,建立情感識(shí)別的分類器,最后采用語(yǔ)音情感識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證性和對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同類型的語(yǔ)音情感,獲得較高的語(yǔ)音情感識(shí)別率。核典型相關(guān)分析減少了分類器的輸入向量數(shù),加快了情感識(shí)別速度,獲得了理想的實(shí)時(shí)性。該文語(yǔ)音情感識(shí)別結(jié)果優(yōu)于對(duì)比模型,具有更高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to achieve better real-time and correct rate of speech emotion recognition, a speech emotion recognition model based on kernel canonical correlation analysis and support vector machine is proposed in this paper.Firstly, the feature of emotion recognition is extracted, the feature is selected by kernel canonical correlation analysis, the selected feature is trained as input vector of support vector machine, and the classifier of emotion recognition is established.Finally, the standard database of speech emotion recognition is used to verify and contrast.The experimental results show that the model can accurately identify different types of speech emotion and obtain a high speech emotion recognition rate.Kernel canonical correlation analysis can reduce the number of input vectors of classifier, accelerate the speed of emotion recognition, and obtain ideal real-time performance.The result of speech emotion recognition is superior to the contrast model and has higher practical application value.
【作者單位】： 安徽國(guó)防科技職業(yè)學(xué)院信息工程系;周口師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：2016年安徽省高等學(xué)校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2016A120)
【分類號(hào)】：TN912.34;TP18

【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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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1772802