基于改进型SVM算法的语音情感识别

被引：21
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作者：
李书玲 [1 ]
刘蓉 [1 ]
张鎏钦 [1 ]
刘红 [1 ]
机构：
[1] 华中师范大学物理科学与技术学院
来源：
计算机应用 | 2013年 / 33卷 / 07期
关键词：
支持向量机; 语音情感识别; 语音信号; 参数优化; 遗传算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论]; TN912.34 [语音识别与设备];
学科分类号：
0711 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
为有效提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种改进型的支持向量机(SVM)算法。该算法首先利用遗传算法对SVM参数惩罚因子和核函数中参数进行优化,然后用优化后的参数进行语音情感的建模与识别。在柏林数据集上进行7种和常用5种情感识别实验,取得了91.03%和96.59%的识别率,在汉语情感数据集上,取得了97.67%的识别率。实验结果表明该算法能够有效识别语音情感。
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页码：1938 / 1941
页数：4
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