使用二次特征选择及核融合的语音情感识别

发布时间：2018-05-23 15:52

  本文选题：情感识别 + 支持向量机　； 参考：《计算机工程与应用》2017年03期

【摘要】：为提高语音情感识别精度,对基本声学特征构建的多维特征集合,采用二次特征选择方法综合考虑特征参数与情感类别之间的内在特性,从而建立优化的、具有有效情感可分性的特征子集;在语音情感识别阶段,设计二叉树结构的多分类器以综合考虑系统整体性能与复杂度,采用核融合方法改进SVM模型,使用多核SVM识别混淆度最大的情感。算法在Berlin情感语音库五种情感状态的样本上进行验证,实验结果表明二次特征选择与核融合相结合的方法在有效提高情感识别精度的同时,对噪声具有一定的鲁棒性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of speech emotion recognition and the set of multi-dimensional features built on the basic acoustic features, the two feature selection method is used to consider the intrinsic characteristics of the characteristic parameters and the emotional categories, thus establishing an optimized feature subset with effective emotional separability. In the stage of speech emotion recognition, the diversity of the structure of the two fork tree is designed. In order to integrate the overall performance and complexity of the system, the SVM model is improved by nuclear fusion method and the multi-core SVM is used to identify the most obfuscation. The algorithm is verified on five emotional state samples of the Berlin emotional voice library. The experimental results show that the method of combining the two feature selection and nuclear fusion can effectively improve the emotion recognition. At the same time, it is robust to noise.
【作者单位】： 河北工业大学电子信息工程学院;济南大学信息科学与工程学院;天津城建大学信息化建设管理中心;
【基金】：国家自然科学基金(No.61501204) 河北省自然科学基金(No.E2016202341) 河北省引进留学人员基金(No.C2012003038) 山东省自然科学基金(No.ZR2015FL010) 济南大学科研基金(No.XKY1317)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1925402