基于改进多核学习的语音情感识别算法

发布时间：2018-06-01 21:40

  本文选题：语音情感识别 + 多核学习　； 参考：《数据采集与处理》2014年05期

【摘要】：提出一种基于改进多核学习的语音情感识别算法。算法以高斯径向基核函数为基准,通过采样不同的样本,采用不同的评价标准并获得不同的参数,来提高分类性能。此外,通过引入多核技术,将得到的高斯核函数构建多核学习的基核,并通过利用松弛因子构建的软间隔多核学习的目标函数改善了学习效率。对比仿真实验结果表明,本文提出的基于多核学习语音情感识别算法有效提高了语音情感识别性能。
[Abstract]:A speech emotion recognition algorithm based on improved multi-core learning is proposed. The classification performance is improved by sampling different samples, adopting different evaluation criteria and obtaining different parameters based on Gao Si radial basis function. In addition, by introducing multi-kernel, the Gao Si kernel function is used to construct the basis kernel of multi-kernel learning, and the learning efficiency is improved by using the relaxation factor to construct the objective function of soft-spaced multi-core learning. The simulation results show that the proposed speech emotion recognition algorithm based on multi-core learning can effectively improve the performance of speech emotion recognition.
【作者单位】： 常州工学院计算机信息工程学院;东南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61375028,61301219)资助项目 江苏省自然科学基金(BK20130241)资助项目
【分类号】：TN912.34

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1965738