基于SVM的语音情感识别研究

随着计算机技术的发展,人们对和谐人机交互的要求不断提高,这就要求计算机能理解说话人的情感信息,即能进行语音情感识别。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的语音情感识别方法,主要对人类的6种基本情感：高兴、惊奇、愤怒、悲伤、恐惧、平静进行研究。首先对自建语音情感数据库的情感语句提取特征,然后运用序列前向选择（SFS）算...     

基于依存句法分析的分层语义通信系统

语义通信是一种全新的通信范式,可以从语义级别提高通信的可靠性,解决通信带宽与频谱资源受限的问题。针对语义通信中语义重要性划分这一问题,本文提出了一种基于依存句法分析的分层语义通信系统。首先,为了获取传输语句内部的依存句法关系,本文设计了一种基于图解码的依存句法分析模型,用于提取传输语句对应的依存句法树。其次,本文根据提取到的依存句法树提出了一种语义分层方法,并根据信道质量对不同层级的语义信息进行选择传输,从而保证关键语义的准确传递。此外,本文还引入了ERNIE语言模型,结合依存句法关系提高接收端的语义恢复能力。仿真结果表明：本文提出的语义分层方法可以有效提取传输语句的关键语义信息。与传统通信系统相比,本文所提系统显著提升了在低信噪比下的通信可靠性。     

基于自注意力的BiGRU和SVM的观点句识别

现有的观点句识别方法大多依赖于人工的特征选择,并且提取的数据稀疏.针对这些问题,提出一种基于自注意力双向门控循环单元(BiGRU)和支持向量机(SVM)相结合的方法.首先,将词向量输入到BiGRU中,引入自注意力机制,为BiGRU的隐藏层状态提供求和权重,使之与隐藏层状态相加权,将句子语义的不同方面分别提取到多个向量表...     

基于SVM的语音信号情感识别

在智能人-机交互系统中,语音信号的情感分类是目前热点的研究领域,并且得到了广泛的应用.本文提出一种基于特征提取和借助支持向量机(support vector machine,SVM)分类器(classifier)的情感互相关性的方法,并应用于情感语音识别.利用这种方法对3种情感语音信号进行情感分类.SVM分类器是利用情感语音信号中情感互相关性的特征提取进行分类的.这种通过 SVM 分类器的情感互相关性的自动分类方法,可以将情感识别率大幅提高,并且在识别愤怒情感时的准确率可以达到95.04%.     

一种基于依存句法和WRD的句子相似计算方法

句子相似计算技术能够得到两个句子的相似关系,在敏感数据检测领域具有广阔的应用前景.因此,提出了一种融合依存句法和Word Rotator's Distance语义距离的句子相似计算方法.通过依存句法分析句子结构并提取各种依存关系词集,计算对应依存关系词集间的Word Rotator's Distance语义距离,并最终...     

基于局部语义的人体动作识别方法

人体动作可以由人体不同局部区域的动作语义的组合来描述,由此提出了一种基于局部语义的人体动作识别方法。首先,该方法定义了一组局部动作语义用于描述人体局部区域运动的视觉表现,并对每一个局部语义进行建模。然后,通过这些局部动作语义的贡献值组合来进行构建动作表征。最后,将基于局部动作语义的动作表征输入支持向量机构建动作模型,进行动作分类。比较实验说明所提出方法能够较好地识别现实场景下的人体动作。     

结合音质特征和韵律特征的语音情感识别

为了提高语音情感的正确识别率,在情感语音韵律特征的基础上,提出情感语音音质特征的提取.结合音质特征参数和韵律特征参数,采用支持向量机分类器实现汉语普通话生气、高兴、悲伤和惊奇四种主要情感类型语音的情感识别.实验结果表明,语音音质特征参数和韵律特征参数相结合取得的情感平均正确识别率为88.1%,比单独使用韵律特征参数高出6%.可见,语音音质特征是一种较有效的情感特征参数.     

中文语音情感常用特征识别性能分析

语音情感识别对于实现人机交互具有重要的应用价值.语音情感识别中,情感特征的选取与组合对于情感识别的准确率影响巨大.已有研究中,情感特征对识别率的贡献停留在定性分析中,未有定量的描述,不利于情感识别中特征的选择.本文针对中文语音情感识别中的常用特征进行定量分析,通过不同的情感特征进行组合,采用支持向量机进行分类,得到各情感特征对识别的贡献率.实验结果表明,单个特征中,梅尔倒谱系数贡献率最高,达到了78%;特征组合中,特征越多对识别率贡献越大.     

基于粒子群优化支持向量机的语音情感识别

提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,研究分析情感语音数据的韵律特征与音质特征。利用粒子群优化算法(PSO)训练网络的超参数以优化支持向量机模型,可快速地实现网络的收敛。最后在实验中比较线性核函数SVM、径向基核函数SVM与粒子群优化径向基SVM分别用于语音情感识别的识别率,结果显示粒子群优化径向基核SVM模型用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升。     

基于模糊K近邻的模糊支持向量机的语音情感识别

基于模糊K近邻算法对模糊支持向量机中模糊类别隶属度的计算进行了改进,将距离与样本之间的关系相结合进行加权弥补了FSVM算法的不足.引入CCA算法对语音特征矢量进行降维处理,有效减小了特征之间的冗余信息,通过识别实验对传统的SVM、FSVM以及基于模糊K近邻的FSVM的算法性能进行了比较和分析.     

基于支撑矢量机的调制制式识别算法

调制制式识别是信号自适应传输系统中的一项重要技术。研究表明，传统调制制式识别在训练样本有限情况下性能不佳。而基于支撑矢量机的调制分类器采用结构风险最小化原则，在样本有限情况下仍能达到较好性能。通过分析和研究，首次提出结合高阶累积量和多尺度小波分解两种特征的调制制式识别算法。该算法结合高阶累积量对调相信号以及小波特征量对多载波信号识别的突出优点，实现了多种信号的一步识别。通过对该算法在多种常见信号上的应用进行分析和仿真，证明其性能优于传统调制制式识别算法。     

基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法研究

提出了一种应用小波变换提取分类特征的基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法。使用多个支撑矢量机分类器构成一个多类分类器用于多类信号的调制识别。在中频进行处理,不需要同步信息;利用支撑矢量机具有更好的推广能力,可以使用较少的训练样本。计算机仿真结果表明该方法可以很好地工作于信噪比变化范围较大的通信环境。     

基于配价结构和语义依存关系的句法分析统计模型

目前主流的词汇化句法分析方法仅仅考虑词语之间的语义依存关系,而没有引入语义搭配和语义类等语义信息．“配价”是词语的一个比较本质的特点,一旦一个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配也就比较清楚了,从而也可以比较直接地导出句子的结构．本文结合中心词驱动句法分析模型,提出了基于配价结构和语义依存关系的句法分析模型．模型在规则的分解及概率计算中引入丰富的语义信息,既包括语义依存信息,也包括配价结构等语义搭配信息．用改进的句法分析模型进行句法分析实验,实验结果表明,精确率和召回率分别为88.76％和87.43％,综合指标F值比Collins的中心词驱动句法分析模型提高了6.65个百分点．     

基于迁移学习的唐诗宋词情感分析

随着计算社会学的兴起,利用数据挖掘分析社会情感是近期的研究重点.当前的研究主要针对现代文本,对于古代诗歌这类短文本的情感分析相对较少.本文提出了一个基于短文本特征扩展的迁移学习模型CATL-PCO,通过分析诗歌情感对当时社会及文化进行进一步了解.该模型首先基于频繁词对对古文特征向量进行扩展,再通过迁移学习方式,建立三个分类器并投票得出最后的情感分析结果.CATL-PCO模型首先能够解决古文短文本特征稀疏的问题,在此基础上进一步解决由于现代译文信息匮乏所导致的古代诗歌情感分析困难问题,从而准确的分析古诗词情感倾向,从计算社会学的角度,增进对中国历史的认识.实验表明,当训练集为中国唐诗时,本文提出方法能够准确的对唐代诗歌进行情感分类,并能应用于唐代和宋代各个时期情感分析及代表流派分析.     

基于SVM识别的雷达辐射源特征向量归一化研究

在提取雷达辐射源特征参数的基础上,利用支持向量机（SVM）算法分别就一般正常参数、存在畸变参数、用主成分分析降维处理后三种情况进行了识别实验,对比分析了在这三种情况下归一化前后的实验结果,得出了几点结论,对特征向量的归一化处理有一定的指导意义。     

基于多级分类的网络流量在线识别方法(英文)

Internet traffic classification plays an important role in network management. Many approaches have been proposed to classify different categories of Internet traffic. However, these approaches have specific usage contexts that restrict their ability when they are applied in the current network environment. For example, the port based approach cannot identify network applications with dynamic ports; the deep packet inspection approach is invalid for encrypted network applications; and the statistical based approach is time-consuming. In this paper, a novel technique is proposed to classify different categories of network applications. The port based, deep packet inspection based and statistical based approaches are integrated as a multistage classifier. The experimental results demonstrate that this approach has high recognition rate which is up to 98% and good performance of real-time for traffic identification.     

基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法研究

为解决虚假目标点迹对雷达跟踪性能的影响,本文提出了一种基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法,进一步对目标点迹和杂波点迹进行真伪鉴别,有助于滤除杂波剩余点迹,提高雷达处理容量和跟踪性能。本方法利用点迹形成过程中生成的特征参数,先利用PSO算法对SVM算法参数进行优化选择,再利用参数优化后的SVM算法对雷达点迹进行真伪鉴别。最终,目标点迹鉴别准确率达到了95.18%,杂波点迹鉴别准确率达到了89.94%,整体的点迹鉴别准确率达到了92.13%。实验结果表明：该算法有较高、较稳定的点迹鉴别准确率,前期较多的杂波点迹被鉴别为目标点迹的缺陷也得到了较好的改善。     

基于SVM的油水两相流流型识别算法

油水两相流流型不仅影响两相流的流动特性、热传和传质性能,而且影响系统运行时的可靠性和效率.采用统计理论、小波包理论相结合的方法对垂直上升管内油水两相流的电导波动信号进行分析,得到8个能反应油水两相流流动特性的特征参数.设计支持向量机寻优函数,将这些参数作为流型的特征向量,利用支持向量机进行训练并识别流型.实验结果表明:...     

基于GWO-SVM的红外热成像低零值绝缘子识别

为了准确识别电网中的低零值绝缘子,提高劣化绝缘子诊断的准确率,提出了一种使用灰狼算法优化（grey wolf optimizer, GWO）与二进制支持向量机（support vector machine, SVM）分类器相结合的模型,对红外图像中的低零值绝缘子进行自动检测。首先对绝缘子红外图像进行增强,利用Ostu算法对红外图像进行分割,并对得到的二值图像进行倾斜角度矫正和切割,提取绝缘子串的有效区域,然后将图像特征用于向量机的分类识别。实验结果表明,灰狼算法优化支持向量机比常用的网格搜索算法（grid search, GS）、粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）等得到的分类模型能更准确、有效地对低零值绝缘子进行识别,且准确率更高。     

基于支持向量机的轨道结构病害识别研究

轨道结构作为承载列车载荷的关键部件,一旦出现病害将直接影响列车的行驶安全.针对这一问题,文中提出了一种基于支持向量机的轨道结构病害识别方法.该方法利用时域统计和离散小波变换对轨道结构不同工况,例如正常状态、轨枕空吊、道床板结下轨枕振动加速度数据进行联合特征提取,降低了数据的维度,为病害识别提供了可能.该方法还利用支持向...