| 基于多级SVM分类的语音情感识别算法 |
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| 作者姓名： | 任浩 叶亮 李月 沙学军 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院 哈尔滨 150001,哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院 哈尔滨 150001,哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院 哈尔滨 150001,哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院 哈尔滨 150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61602127);973课题(2013CB329003);国家科技重大专项(2014ZX0300400);教育部留学回国人员科研启动基金 |
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| 摘 要： | 为了提高语音情感识别系统的识别准确率,本文在传统支持向量机(SVM)方法的基础之上,提出了一种基于PCA的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开,针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感,采用主成分分析法(PCA)进行特征降维,然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比,本文提出的方法可将7种情感的平均识别率提高5.05%,并且特征维度可降低58.3%,从而证明了本文所提出的方法的正确性与有效性。
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| 关 键 词： | 语音情感识别 SVM(支持向量机) 多级分类 主成分分析 |
| 收稿时间： | 2016-04-12 |
| 修稿时间： | 2017-04-08 |
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