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相空间重构在语音情感识别中的研究  
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【英文篇名】 Speech emotion recognition based on phase space reconstruction
【下载频次】 ★★☆
【作者】 叶吉祥; 陈鑫;
【英文作者】 YE Jixiang; CHEN Xin; College of Computer and Communication Engineering; Changsha University of Science and Technology;
【作者单位】 长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2014年 24期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 相空间重构; Kolmogorov熵; 关联维; 情感识别;
【英文关键词】 phase space reconstruction; Kolmogorov entropy; correlation dimension; emotion recognition;
【摘要】 为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机(SVM)进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。
【英文摘要】 In order to express the sound emotion state totally, make up the inadequate of emotional conventional linear argument at depicting different types of character sentiments, this paper takes the phase space reconstruction theory into the sound emotional identification, by analyzing chaotic features on the different sound emotional states, proposes correlation dimension and Kolmogorov entropy as emotional characteristic parameters, combines with traditional voice acoustic features and uses Support Vector Machi...
【基金】 湖南省自然科学基金重点项目(No.10jj2050)
【更新日期】 2015-01-26
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 1引言语音情感识别是情感计算的重要组成部分,是基于语音信号产生机理的基础上,通过准确提取语音信号中的情感特征参数,并利用这些参数进行模式识别从而确定被测试对象本身的情感状态的一门新兴技术。它反映的是计算机通过获取的信息判断操作者或对话者的情感状态的能力[1]。有

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