本文選題：情感識(shí)別 + 支持向量機(jī)��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：為提高語(yǔ)音情感識(shí)別精度,對(duì)基本聲學(xué)特征構(gòu)建的多維特征集合,采用二次特征選擇方法綜合考慮特征參數(shù)與情感類別之間的內(nèi)在特性,從而建立優(yōu)化的、具有有效情感可分性的特征子集;在語(yǔ)音情感識(shí)別階段,設(shè)計(jì)二叉樹結(jié)構(gòu)的多分類器以綜合考慮系統(tǒng)整體性能與復(fù)雜度,采用核融合方法改進(jìn)SVM模型,使用多核SVM識(shí)別混淆度最大的情感。算法在Berlin情感語(yǔ)音庫(kù)五種情感狀態(tài)的樣本上進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明二次特征選擇與核融合相結(jié)合的方法在有效提高情感識(shí)別精度的同時(shí),對(duì)噪聲具有一定的魯棒性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of speech emotion recognition and the set of multi-dimensional features built on the basic acoustic features, the two feature selection method is used to consider the intrinsic characteristics of the characteristic parameters and the emotional categories, thus establishing an optimized feature subset with effective emotional separability. In the stage of speech emotion recognition, the diversity of the structure of the two fork tree is designed. In order to integrate the overall performance and complexity of the system, the SVM model is improved by nuclear fusion method and the multi-core SVM is used to identify the most obfuscation. The algorithm is verified on five emotional state samples of the Berlin emotional voice library. The experimental results show that the method of combining the two feature selection and nuclear fusion can effectively improve the emotion recognition. At the same time, it is robust to noise.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;濟(jì)南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;天津城建大學(xué)信息化建設(shè)管理中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61501204) 河北省自然科學(xué)基金(No.E2016202341) 河北省引進(jìn)留學(xué)人員基金(No.C2012003038) 山東省自然科學(xué)基金(No.ZR2015FL010) 濟(jì)南大學(xué)科研基金(No.XKY1317)
【分類號(hào)】：TN912.34

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10 任浩;基于多級(jí)分類的語(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)：1925402