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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％，