本文選題：語(yǔ)音情感識(shí)別 + 支持向量機(jī)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年06期

【摘要】：為了提高語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率,在傳統(tǒng)支持向量機(jī)(SVM)方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于主成分分析法(PCA)的多級(jí)SVM情感分類算法。首先將容易區(qū)分的情感分開,針對(duì)混淆度大且不能再利用多級(jí)分類策略直接進(jìn)行區(qū)分的情感,采用PCA進(jìn)行特征降維,然后逐級(jí)地判斷出輸入語(yǔ)音所屬的情感類型。與傳統(tǒng)基于SVM分類算法的語(yǔ)音情感識(shí)別相比,本方法可將七種情感的平均識(shí)別率提高5.05%,并且特征維度可降低58.3%,從而證明了所提出方法的正確性與有效性。
[Abstract]:In order to improve the recognition accuracy of speech emotion recognition system, a multi-level SVM emotion classification algorithm based on principal component analysis (PCA) is proposed based on the traditional support vector machine (SVM) method. Firstly, the emotion which is easy to distinguish is separated. Aiming at the emotion which has a large degree of confusion and can not be directly distinguished by multi-level classification strategy, PCA is used to reduce the dimension of the feature, and then the affective type of the input speech is determined step by step. Compared with the traditional speech emotion recognition based on SVM classification algorithm, the average recognition rate of seven emotions can be increased by 5.05, and the feature dimension can be reduced by 58.3, which proves the correctness and effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61602127) 國(guó)家“973”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013CB329003) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2014ZX0300400) 國(guó)家教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.34

【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)：1835626