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基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型  
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【英文篇名】 Speech emotion recognition model based on kernel canonical correlation analysis and support vector machine
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【作者】 张前进; 王华东;
【英文作者】 Zhang Qianjin; Wang Huadong; Department of Information Engineering; Anhui Vocational College of Defense Technology; School of Computer Science and Technology; Zhoukou Normal University;
【作者单位】 安徽国防科技职业学院信息工程系; 周口师范学院计算机科学与技术学院;
【文献出处】 南京理工大学学报 , Journal of Nanjing University of Science and Technology, 编辑部邮箱 2017年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 语音情感识别; 核典型相关分析; 特征选择; 情感分类器; 支持向量机;
【英文关键词】 speech emotion recognition; kernel canonical correlation analysis; feature selection; emotion classifiers; TIF; Support vector machine;
【摘要】 为了获得更好的语音情感识别的实时性和正确率,该文提出了基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型。首先提取多种情感识别的特征,采用核典型相关分析对特征进行选择,将选择的特征作为支持向量机的输入向量进行训练,建立情感识别的分类器,最后采用语音情感识别的标准数据库进行验证性和对比实验。实验结果表明,该模型能够准确识别不同类型的语音情感,获得较高的语音情感识别率。核典型相关分析减少了分类器的输入向量数,加快了情感识别速度,获得了理想的实时性。该文语音情感识别结果优于对比模型,具有更高的实际应用价值。
【英文摘要】 In order to obtain the better real-time and correct rate of the speech emotion recognition,an emotion recognition model based on the kernel canonical correlation analysis and the support vector machine is proposed here.Firstly,multiple features of the speech emotion recognition are extractedand the feature selection is selected by the kernel canonical correlation analysis,and then the selected features are taken as the input vector of the support vector machine to be trained for establishing the classifier ...
【基金】 2016年安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A120)
【更新日期】 2017-06-09
【分类号】 TN912.34;TP18
【正文快照】 随着智能技术的发展,传统人机交互方法已不能满足人们的需求,人们期望计算机能够像人一样智能,人机之间畅通交互。因此,如何使计算机拟人化,能够感受使用者的意图,消除人与机器间的障碍,成为下一代智能计算机研究的目标[1]。语音信号不仅可以传递重要信息,而且可以传递人的情感

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