融合模糊认知图用于语音情感识别

发布时间：2018-01-10 22:22

本文关键词：融合模糊认知图用于语音情感识别　出处：《计算机工程与应用》2017年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)作为一种图分析方法已在数据分类方面得到应用,为了提高其在语音情感识别中的分类精度,提出了融合FCM的方法。其中包括特征级融合和决策级融合两种方式。详细分析了这两种方式并提出将传统的模糊认知图的数值型输出转化为概率型输出,为不同特征提供了统一范围的初级识别结果。在此基础上,提出了自适应权值决策级融合方法。该方法充分考虑了分类器对不同特征的识别准确率差异。实验证明,提出的融合FCM方法相较于单一特征和单一分类器,具有更优的分类性能,同时大大降低了情感间的混淆程度。
[Abstract]:Fuzzy Cognitive Map (Cognitive) as a graph analysis method has been applied in data classification. In order to improve its classification accuracy in speech emotion recognition. A method of fusion FCM is proposed, which includes feature level fusion and decision level fusion. The two methods are analyzed in detail and the traditional numerical output of fuzzy cognitive map is transformed into probabilistic output. It provides the primary recognition results of uniform range for different features. An adaptive weight decision level fusion method is proposed, which takes into account the different recognition accuracy of the classifier. Experimental results show that the proposed fusion FCM method is better than single feature and single classifier. It has better classification performance and greatly reduces the degree of emotional confusion.
【作者单位】：太原理工大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61371193) 山西省青年基金(No.201601D202045)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言语音是人类传递情感的一种最直接和最有效的手段[1]。因此,在计算机识别人类情感状态的众多方法中,基于语音信号的情感识别是一种十分有效的途径[2]。计算机的语音情感识别能力是计算机情感智能的重要组成部分,也是实现自然人机交互的关键前提,具有较高的研究价值和应用

【参考文献】