文件名称:
基于特征选择和极限学习机决策树的语音情感识别
开发工具:
文件大小: 252kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-13
详细说明：特征选择是用于识别语音情感的系统开发中的关键步骤。 最近，很少考虑从同一音频源生成的特征之间的交互，这可能会产生多余的特征并增加计算成本。 为了解决这个问题，提出了基于相关分析和Fisher的说话人独立语音特征选择方法，可以消除彼此之间具有密切相关性的冗余特征。 针对不同基本情感之间的混淆程度，提出了一种基于极限学习机的情感识别方法。 利用中国科学院自动化研究所（CASIA）的中文语音数据库进行语音情感识别实验，提出了一种语音情感识别系统。没有相关性分析分别用于情感识别，实验结果表明，该方案平均达到了89.6％的识别率。 通过提议，从语音中区分不同说话者的情绪状态将是快速而有效的，并且有可能在将来实现独立于说话者与计算机/机器人之间的交互。
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