本文選題：人機(jī)交互 + 情感識(shí)別　； 參考：《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：為有效提高語(yǔ)音情感識(shí)別的準(zhǔn)確性,達(dá)到人機(jī)和諧交互的目的,本文提出了一種基于決策樹(shù)和改進(jìn)SVM混合模型的語(yǔ)音情感識(shí)別方法,有效地避免了無(wú)界泛化誤差、分類(lèi)器數(shù)目多、受限優(yōu)化等問(wèn)題,提高了悲傷、喜悅、憤怒、厭惡、驚訝、恐懼6種基本情感識(shí)別效率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法識(shí)別準(zhǔn)確率為87.58%,與傳統(tǒng)的支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比,有更高的抗噪聲能力和穩(wěn)定性,能得到更高的識(shí)別準(zhǔn)確率,而且有較強(qiáng)的實(shí)用性和推廣能力.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of speech emotion recognition and achieve the purpose of human-computer harmonious interaction, a speech emotion recognition method based on decision tree and improved SVM hybrid model is proposed in this paper, which can effectively avoid unbounded generalization error. The large number of classifiers, constrained optimization and other problems improve the efficiency of basic emotion recognition, such as sadness, joy, anger, disgust, surprise and fear. The experimental results show that the recognition accuracy of this method is 87.58. Compared with the traditional support vector machine and artificial neural network method, this method has higher anti-noise ability and stability, and can obtain higher recognition accuracy. And have strong practicability and popularize ability.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61540007,61373100) 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(BUAA-VR-15KF02,BUAA-VR-16KF-13)
【分類(lèi)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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10 任浩;基于多級(jí)分類(lèi)的語(yǔ)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)：1854351