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Speech Emotion Recognition Based on EMD in Noisy Environments

机译：基于EMD在嘈杂环境中的语音情感识别

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In the speech emotion recognition process, How to obtain effective characteristic parameters from the emotional data including the noise is one of the significant and difficult problem. This paper first removes the gauss white noise with the adaptive filter. Then the Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) based on Empirical Mode Decomposition (EMD) is extracted and with its difference parameter to improve. At last we present an effective method for speech emotion recognition based on Fuzzy Least Squares Support Vector Machines (FLSSVM) so as to realize the speech recognition of four main emotions, i.e, anger, happy, surprise and natural. The experiment results show that this method has the better anti-noise effect when compared with traditional Support Vector Machines (SVM).
机译：在语音情感识别过程中，如何从包括噪声的情绪数据中获得有效的特征参数是一个重要和难题的一个。 本文首先通过自适应滤波器去除高斯白噪声。 然后提取基于经验模式分解（EMD）的MEL频率谱系数（MFCC），并以其差参数提升以改善。 最后，我们提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机（FLSSVM）的语音情感识别的有效方法，以实现四个主要情绪的语音识别，即愤怒，快乐，惊喜和自然。 实验结果表明，与传统支持向量机（SVM）相比，该方法具有更好的抗噪声效果。

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