基于模糊K近邻的模糊支持向量机的语音情感识别

发布时间：2018-05-29 06:17

  本文选题：语音情感识别 + 模糊K近邻　； 参考：《微电子学与计算机》2014年04期

【摘要】：基于模糊K近邻算法对模糊支持向量机中模糊类别隶属度的计算进行了改进,将距离与样本之间的关系相结合进行加权弥补了FSVM算法的不足.引入CCA算法对语音特征矢量进行降维处理,有效减小了特征之间的冗余信息,通过识别实验对传统的SVM、FSVM以及基于模糊K近邻的FSVM的算法性能进行了比较和分析.
[Abstract]:Based on fuzzy K-nearest neighbor algorithm, the calculation of fuzzy class membership in fuzzy support vector machine is improved, and the relationship between distance and sample is weighted to make up for the deficiency of FSVM algorithm. The CCA algorithm is introduced to reduce the dimension of speech feature vectors, which effectively reduces the redundant information between the features. The performance of the traditional SVMS-FSVM and the FSVM based on fuzzy K-nearest neighbor is compared and analyzed through recognition experiments.
【作者单位】： 盐城工学院信息工程学院;东南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273266)
【分类号】：TN912.34

【共引文献】

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本文编号：1949813