基于核主分量分析和典型相关分析的语音情感识别

发布时间：2019-06-07 13:26

【摘要】：核主分量分析(Kernel principal component analysis,KPCA)是一种利用核方法将主分量分析(Principal component analysis,PCA)推广后的学习方法,KPCA方法能够使得输入空间线性不可分的样本在特征空间有更好的可分性。典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)是分析两组随机变量之间的相关性的一种统计方法。本文提出将KPCA方法用于语音情感识别中,并采用KPCA和CCA结合的方法用于情感识别。与传统的PCA方法进行了对比,研究结果表明基于KPCA及KPCA+CCA的情感识别有较好的效果。
[Abstract]:Kernel principal component analysis (Kernel principal component analysis,KPCA) is a kind of learning method which uses kernel method to generalize principal component analysis (Principal component analysis,PCA). KPCA method can make the linear indistinguishable samples in input space have better separability in feature space. Canonical correlation analysis (Canonical correlation analysis,CCA) is a statistical method to analyze the correlation between two groups of random variables. In this paper, the KPCA method is applied to speech emotion recognition, and the combination of KPCA and CCA is used for emotion recognition. Compared with the traditional PCA method, the results show that the emotion recognition based on KPCA and KPCA CCA has a better effect.
【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(61273266;61375028)资助项目 教育部博士点专项基金(20110092130004)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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本文编号：2494831