基于遗传优化的多级SVM语音情感识别

发布时间：2018-04-19 14:06

  本文选题：语音情感识别 + 遗传算法　； 参考：《电子测量技术》2017年10期

【摘要】：针对语音情感识别中特征维数高、识别率较低的问题,提出利用遗传算法进行特征降维,并构建二叉树结构的多级支持向量机(SVM)分类器进行语音多类情感识别的方案。首先对语音信号预处理后提取常用的情感特征,由于涉及特征较多,存在数据的冗余,采用遗传算法对提取的特征进行优化筛选;然后使用选出的最具情感区分能力的特征训练二叉树结构的多级SVM分类模型。在包含7种情感的柏林情感语料库上进行实验,结果证明提出的语音情感识别方案的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problem of high feature dimension and low recognition rate in speech emotion recognition, this paper proposes a method of feature reduction based on genetic algorithm and a multi-level support vector machine (SVM) classifier with binary tree structure for speech multi-class emotion recognition.Firstly, the common emotional features are extracted after speech signal preprocessing. Because there are many features involved and the data are redundant, genetic algorithm is used to optimize and screen the extracted features.Then the multilevel SVM classification model with binary tree structure is trained using the selected features with the most ability of emotion discrimination.The experimental results on the Berlin emotional corpus, which contains seven emotions, show that the proposed speech emotion recognition scheme is effective.
【作者单位】： 华中师范大学物理科学与技术学院;
【基金】：国家科技支持计划课题(2015BAK33B03) 湖北省科技馆特色创新展品展项的设计和建设项目资助
【分类号】：TN912.34

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