基于随机森林分类优化的多特征语音情感识别

李高玲; 帖云; 齐林

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基于随机森林分类优化的多特征语音情感识别

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语音情感识别是人机交互的研究热点之一.针对传统随机森林模型(RF)中决策树不分优劣具有同样决策权的不合理性,提出一种差分进化加权优化的随机森林分类模型(DERF).RF中样本的选择及每个节点变量的产生都是随机的,因此每次分类结果会有微小波动.为提高系统分类稳定性及识别准确率,集成构建三个相同的DERF分类器,按照多数投票原则确定最终决策结果.实验中融合语音的时域特征、频域特征、听觉语谱图特征及非线性hurst参数特征,分别选取柏林数据库和CASIA中文库中的五种情感进行识别,结果表明,本文所提方法有效提高了系统识别性能.

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来源
《微电子学与计算机》 |2019年第1期|70-73|共4页
作者
李高玲; 帖云; 齐林;
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作者单位

郑州大学产业技术研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN912.84;
关键词
语音情感识别; 随机森林; 差分进化; 多数投票;

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