基于特征迁移学习方法的跨库语音情感识别

发布时间：2017-08-07 06:04

  本文关键词：基于特征迁移学习方法的跨库语音情感识别

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【摘要】：在实际语音情感识别系统中,训练语音和测试语音往往来自不同的语料库,识别率下降显著。针对这一问题,该文提出一种有效的基于特征迁移学习的跨库语音情感识别方法。引入最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)来描述不同数据库情感特征分布之间的相似度,并通过最大均值差异嵌入(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)算法及特征降维算法来寻找二者之间的邻近低维特征空间,并在此低维空间中训练得到情感分类器用于情感识别。同时为了更好地保证情感信息的类别区分度,进一步引入半监督判别分析(semi-supervised discriminant analysis,SDA)方法用于特征降维。最后在2个经典语音情感数据库上对提出的方法进行实验评价,实验结果表明:提出的方法可以有效提高跨库条件下的语音情感识别率。
【作者单位】： 烟台大学计算机与控制工程学院;东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室;
【关键词】： 语音情感识别 迁移学习 特征降维 半监督判别分析
【基金】：山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FQ016) 国家自然科学基金资助项目(61231002) 东南大学基本科研业务费资助项目(CDLS-2015-04)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 语音情感识别是从说话人的语音中识别出喜、怒、哀、乐、愁等各类情感的一种技术。作为情感计算的一个重要分支,语音情感识别具有广泛的应用前景[1]。在医疗卫生领域,通过对病人情感的检测来帮助医生更好地判断心理疾病;在刑侦领域,通过对嫌疑人的情感实时监控,可以加快案件的

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本文编号：633087