基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别

发布时间：2018-05-06 23:20

  本文选题：人机交互 + 情感识别　； 参考：《北京理工大学学报》2017年04期

【摘要】：为有效提高语音情感识别的准确性,达到人机和谐交互的目的,本文提出了一种基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别方法,有效地避免了无界泛化误差、分类器数目多、受限优化等问题,提高了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧6种基本情感识别效率.实验结果表明,该方法识别准确率为87.58%,与传统的支持向量机和人工神经网络方法相比,有更高的抗噪声能力和稳定性,能得到更高的识别准确率,而且有较强的实用性和推广能力.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of speech emotion recognition and achieve the purpose of human-computer harmonious interaction, a speech emotion recognition method based on decision tree and improved SVM hybrid model is proposed in this paper, which can effectively avoid unbounded generalization error. The large number of classifiers, constrained optimization and other problems improve the efficiency of basic emotion recognition, such as sadness, joy, anger, disgust, surprise and fear. The experimental results show that the recognition accuracy of this method is 87.58. Compared with the traditional support vector machine and artificial neural network method, this method has higher anti-noise ability and stability, and can obtain higher recognition accuracy. And have strong practicability and popularize ability.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61540007,61373100) 虚拟现实技术与系统国家重点实验室资助项目(BUAA-VR-15KF02,BUAA-VR-16KF-13)
【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：1854351