基于随机森林的语音人格预测方法

发布时间：2018-04-09 10:48

  本文选题：语音人格　切入点：人格预测　出处：《计算机工程》2017年06期

【摘要】：为提高语音人格的预测精度,结合随机森林模型,提出一种语音人格预测方法。选取用于语音人格预测的候选韵律特征集,通过Bootstrap方式对语音韵律特征集进行抽样,根据基尼系数为每个决策树节点选择最优韵律特征集,最终构造各维人格特征对应的随机森林模型,实现语音人格预测。在公共语音人格预测数据集中的仿真实验结果表明,与其他语音人格预测方法相比,该方法具有更高的预测准确率。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of speech personality, a speech personality prediction method based on stochastic forest model is proposed.The candidate prosodic feature set for speech personality prediction is selected, and the speech prosodic feature set is sampled by Bootstrap method. According to Gini coefficient, the optimal prosodic feature set is selected for each decision tree node.Finally, the stochastic forest model corresponding to the personality characteristics of each dimension is constructed, and the speech personality prediction is realized.The simulation results in the common speech personality prediction data set show that the proposed method has higher prediction accuracy than other speech personality prediction methods.
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61173106)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1726134