基于多级SVM分类的语音情感识别算法

发布时间：2018-05-02 21:47

  本文选题：语音情感识别 + 支持向量机　； 参考：《计算机应用研究》2017年06期

【摘要】：为了提高语音情感识别系统的识别准确率,在传统支持向量机(SVM)方法的基础上,提出了一种基于主成分分析法(PCA)的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开,针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感,采用PCA进行特征降维,然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比,本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%,并且特征维度可降低58.3%,从而证明了所提出方法的正确性与有效性。
[Abstract]:In order to improve the recognition accuracy of speech emotion recognition system, a multi-level SVM emotion classification algorithm based on principal component analysis (PCA) is proposed based on the traditional support vector machine (SVM) method. Firstly, the emotion which is easy to distinguish is separated. Aiming at the emotion which has a large degree of confusion and can not be directly distinguished by multi-level classification strategy, PCA is used to reduce the dimension of the feature, and then the affective type of the input speech is determined step by step. Compared with the traditional speech emotion recognition based on SVM classification algorithm, the average recognition rate of seven emotions can be increased by 5.05, and the feature dimension can be reduced by 58.3, which proves the correctness and effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61602127) 国家“973”计划资助项目(2013CB329003) 国家科技重大专项资助项目(2014ZX0300400) 国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
【分类号】：TN912.34

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1835626