基于多分类器集成的语音情感识别

王小虎; 张石清; 曹恒瑞

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基于多分类器集成的语音情感识别

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为了提高语音情感的正确识别率,提出一种基于多分类器集成的语音情感识别新算法.首先提取情感语音的韵律特征、音质特征和MFCC特征参数,然后将贝叶斯网络、K近邻法和径向基神经网络三种分类器构成集成分类器,实现对Berlin情感语言数据库中愤怒、欢乐、悲伤、中性、恐惧、无聊和厌恶7种主要情感类型的识别.实验结果表明,集成分类器对语音情感的识别取得了71.4019%的平均正确识别率,识别效果优于单一分类器.

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来源
《微电子学与计算机》|2015年第7期|38-41|共5页
作者
王小虎; 张石清; 曹恒瑞;
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作者单位

湖南工学院电气与信息工程学院;

湖南工学院信号与信息处理重点实验室;

台州学院物理与电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息论;语音识别与设备;
关键词
集成分类器; Berlin情感语言数据库; 特征参数; 语音情感识别;

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