基于特征遷移學(xué)習(xí)方法的跨庫(kù)語(yǔ)音情感識(shí)別
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更多相關(guān)文章: 語(yǔ)音情感識(shí)別 遷移學(xué)習(xí) 特征降維 半監(jiān)督判別分析
【摘要】:在實(shí)際語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)中,訓(xùn)練語(yǔ)音和測(cè)試語(yǔ)音往往來(lái)自不同的語(yǔ)料庫(kù),識(shí)別率下降顯著。針對(duì)這一問(wèn)題,該文提出一種有效的基于特征遷移學(xué)習(xí)的跨庫(kù)語(yǔ)音情感識(shí)別方法。引入最大均值差異(maximum mean discrepancy,MMD)來(lái)描述不同數(shù)據(jù)庫(kù)情感特征分布之間的相似度,并通過(guò)最大均值差異嵌入(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)算法及特征降維算法來(lái)尋找二者之間的鄰近低維特征空間,并在此低維空間中訓(xùn)練得到情感分類器用于情感識(shí)別。同時(shí)為了更好地保證情感信息的類別區(qū)分度,進(jìn)一步引入半監(jiān)督判別分析(semi-supervised discriminant analysis,SDA)方法用于特征降維。最后在2個(gè)經(jīng)典語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)上對(duì)提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的方法可以有效提高跨庫(kù)條件下的語(yǔ)音情感識(shí)別率。
【作者單位】: 煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;東南大學(xué)兒童發(fā)展與學(xué)習(xí)科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 語(yǔ)音情感識(shí)別 遷移學(xué)習(xí) 特征降維 半監(jiān)督判別分析
【基金】:山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2014FQ016) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61231002) 東南大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(CDLS-2015-04)
【分類號(hào)】:TN912.34
【正文快照】: 語(yǔ)音情感識(shí)別是從說(shuō)話人的語(yǔ)音中識(shí)別出喜、怒、哀、樂(lè)、愁等各類情感的一種技術(shù)。作為情感計(jì)算的一個(gè)重要分支,語(yǔ)音情感識(shí)別具有廣泛的應(yīng)用前景[1]。在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)病人情感的檢測(cè)來(lái)幫助醫(yī)生更好地判斷心理疾病;在刑偵領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)嫌疑人的情感實(shí)時(shí)監(jiān)控,可以加快案件的
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):633087
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