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基于粗集理论的语音情感识别研究

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本文就语音中的情感识别问题进行了相关讨论,针对该问题中悲伤和害怕不易区分的方面,利用欧氏空间建立了一种情感空间,通过定义的欧氏距离聚类方法进行语音信号识别的属性值的离散归一化处理,构成一个语音信号识别知识数据表,利用粗集理论中信息一致性和最大信息覆盖率准则提取了语音情感信号识别有用的特征参数,大大简化了语音情感识别系统。实验结果表明,我们提出的语音情感识别模型不仅简化了系统而且提高了语音情感识别率。

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来源
《第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议（CRSSC-CWI-CGrC’2009）》|2009年|24-2658|共4页
会议地点石家庄
作者
唐建芳; 曾黄麟; 张海燕;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;控制论（控制论的数学理论）;
关键词
语音情感识别; 粗糙集; 特征属性; 属性化简;

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