【摘 要】
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为提高语音情感识别的准确度,增强人机交互的和谐性,提出一种基于线性判别分析法(LDA)降维的Rxk语音情感识别模型.首先,通过Fisher准则计算投影基向量,对openSMILE提取的统计
【基金项目】
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山东省研究生教育质量提升计划项目(No.SDYY17136).
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为提高语音情感识别的准确度,增强人机交互的和谐性,提出一种基于线性判别分析法(LDA)降维的Rxk语音情感识别模型.首先,通过Fisher准则计算投影基向量,对openSMILE提取的统计特征集作线性降维;其次,构建以随机森林、极端梯度提升(XGBoost)和k近邻为个体学习器的集成分类模型;最后,在为3个学习器分配权重的基础上,选取预测概率总和最大的标签作为分类结果.实验结果显示,该模型在EMODB数据库上对7种情感的识别率达到97.20%,对CASIA中文数据库的6种情感识别精度最高达到96.25%.
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