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