基于类依赖的语音情感特征选择

发布时间：2017-11-05 08:22

  本文关键词：基于类依赖的语音情感特征选择

  更多相关文章： 语音情感识别 特征选择 类依赖 马尔科夫毯 支持向量机

【摘要】：语音情感识别是人工智能研究中的一个重要分支,在人机交互、机器智能方面有着广泛的应用。如何利用有效的特征选择算法选出具有较强判别能力的声学特征子集对于提高语音情感识别的准确率具有重要的作用。在语音情感识别中,不同的声学特征对于不同情感的识别往往具有不同的判别能力,一些特征可能对某类情感的识别起着决定性的作用,而对其他情感类别的区分不能提供有用的信息。因此,为所有的情感类别选择一个共同的声学特征子集可能会造成获得的特征子集对于识别单个情感类别来说不是最优的。为提高语音情感识别的准确率,本文提出一种基于类依赖的语音情感特征选择模型,将多分类问题转化为多个二分类问题,与基于类独立的特征选择模型不同的是,基于类依赖的特征选择模型能够为每个情感类别选出一组具有判别能力的特征子集；然后在此模型下,本文以马尔科夫毯技术为特征选择算法用于特征子集的选择,并以支持向量机为分类模型构建了相应的训练模型和识别模型；最后,为解决多分类器融合中的投票冲突问题,本文提出将支持向量机的类别输出转化为概率置信输出,并结合类别输出和概率输出预测测试样本所对应的情感类别。在公开数据集上的实验结果表明,与信息增益、主成分分析以及类独立的特征选择方法相比,本文提出的方法能够有效地降低原始声学特征空间的维度,同时能够提高语音情感识别的准确率。皮尔逊相关系数分析结果表明基于类依赖的特征选择方法能够删除与目标类别不相关的特征,降低所选择的特征之间的冗余性。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.34;TP18

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本文编号：1143394