基于模糊认知图的语音情感识别研究

发布时间：2019-01-24 12:54

【摘要】：利用模糊认知图构建一种新的情感语音识别网络,该网络将权值矩阵分为两部分:一部分是特征与情感类别之间的权值,使用实数编码遗传算法学习;另一部分是情感类别与类别之间的权值,使用PAD三维情感模型学习。从数学和心理学两方面对模糊认知图的权值进行学习。针对国际公认的柏林情感语音库(EMO-DB)以及本实验室录制的情感语音库(TYUT)进行仿真实验,验证了方法的有效性,并与BP神经网络进行对比,实验结果表明该方法有较高的识别率。
[Abstract]:A new emotional speech recognition network is constructed by using fuzzy cognitive graph. The network divides the weight matrix into two parts: one is the weight between feature and emotion category, and the other is real coded genetic algorithm. The other part is the weight value between the emotion category and the category, using PAD three-dimensional emotion model to learn. The weights of fuzzy cognitive map are studied from the aspects of mathematics and psychology. The simulation experiments are carried out on the internationally recognized Berlin emotional speech Bank (EMO-DB) and the emotional speech Database (TYUT) recorded in our laboratory. The results show that the method is effective and compared with the BP neural network. Experimental results show that the method has a high recognition rate.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61371193) 山西省青年科技研究基金(2013021016-2) 山西省回国留学人员科研资助项目(2013-034)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2414494