【摘要】：利用模糊認知圖構(gòu)建一種新的情感語音識別網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)將權(quán)值矩陣分為兩部分:一部分是特征與情感類別之間的權(quán)值,使用實數(shù)編碼遺傳算法學(xué)習(xí);另一部分是情感類別與類別之間的權(quán)值,使用PAD三維情感模型學(xué)習(xí)。從數(shù)學(xué)和心理學(xué)兩方面對模糊認知圖的權(quán)值進行學(xué)習(xí)。針對國際公認的柏林情感語音庫(EMO-DB)以及本實驗室錄制的情感語音庫(TYUT)進行仿真實驗,驗證了方法的有效性,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比,實驗結(jié)果表明該方法有較高的識別率。
[Abstract]:A new emotional speech recognition network is constructed by using fuzzy cognitive graph. The network divides the weight matrix into two parts: one is the weight between feature and emotion category, and the other is real coded genetic algorithm. The other part is the weight value between the emotion category and the category, using PAD three-dimensional emotion model to learn. The weights of fuzzy cognitive map are studied from the aspects of mathematics and psychology. The simulation experiments are carried out on the internationally recognized Berlin emotional speech Bank (EMO-DB) and the emotional speech Database (TYUT) recorded in our laboratory. The results show that the method is effective and compared with the BP neural network. Experimental results show that the method has a high recognition rate.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61371193) 山西省青年科技研究基金(2013021016-2) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(2013-034)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：2414494