本文選題：語音情感識(shí)別 + 遺傳算法�。� 參考：《電子測(cè)量技術(shù)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)語音情感識(shí)別中特征維數(shù)高、識(shí)別率較低的問題,提出利用遺傳算法進(jìn)行特征降維,并構(gòu)建二叉樹結(jié)構(gòu)的多級(jí)支持向量機(jī)(SVM)分類器進(jìn)行語音多類情感識(shí)別的方案。首先對(duì)語音信號(hào)預(yù)處理后提取常用的情感特征,由于涉及特征較多,存在數(shù)據(jù)的冗余,采用遺傳算法對(duì)提取的特征進(jìn)行優(yōu)化篩選;然后使用選出的最具情感區(qū)分能力的特征訓(xùn)練二叉樹結(jié)構(gòu)的多級(jí)SVM分類模型。在包含7種情感的柏林情感語料庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明提出的語音情感識(shí)別方案的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problem of high feature dimension and low recognition rate in speech emotion recognition, this paper proposes a method of feature reduction based on genetic algorithm and a multi-level support vector machine (SVM) classifier with binary tree structure for speech multi-class emotion recognition.Firstly, the common emotional features are extracted after speech signal preprocessing. Because there are many features involved and the data are redundant, genetic algorithm is used to optimize and screen the extracted features.Then the multilevel SVM classification model with binary tree structure is trained using the selected features with the most ability of emotion discrimination.The experimental results on the Berlin emotional corpus, which contains seven emotions, show that the proposed speech emotion recognition scheme is effective.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家科技支持計(jì)劃課題(2015BAK33B03) 湖北省科技館特色創(chuàng)新展品展項(xiàng)的設(shè)計(jì)和建設(shè)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TN912.34

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10 任浩;基于多級(jí)分類的語音情感識(shí)別[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：1773399