【摘 要】
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为了提高语音情感识别率,提出一种新的特征融合方法.在全局特征的基础上,利用各种不同特征的局部信息,把全局特征和局部特征结合起来,引入多核学习的方法,使整体的全局特征和
【机 构】
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东南大学信息科学与工程学院,江苏师范大学物理与电子工程学院,东南大学学习科学与研究中心
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为了提高语音情感识别率,提出一种新的特征融合方法.在全局特征的基础上,利用各种不同特征的局部信息,把全局特征和局部特征结合起来,引入多核学习的方法,使整体的全局特征和每类局部特征都对应一个核函数,加权求和得到一个组合核进行非线性映射,使不同类别的情感特征在高维再生核Hilbert空间中变得更容易分开.采用Berlin语音情感数据库,利用交叉验证的方法确定相应的全局核和局部核的参数,经过多核学习计算,得到所有核的权重,确定共振峰和强度是情感识别中相对重要的特征.实验表明,采用传统的方法识别率为78.74％,而采用所提出的方法,识别率为81.10％.因此,所提出的特征融合方法能够有效地提高语音情感的识别率.
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