基于SVM多分类算法的汉语语音情感信息智能识别

王光艳; 张培玟; 于宝芸

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基于SVM多分类算法的汉语语音情感信息智能识别

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本文采用支持向量机多分类算法对汉语语音中的中性、生气、高兴、悲伤、害怕五种不同情感信息进行智能分类和识别。基于CASIA汉语语音情感数据库,选择训练组和测试组,通过提取短时能量、短时过零率,以及基频等特征参数进行实验方案设计。仿真结果和数据分析表明,本方法能够对测试语音的情感特征做出相对准确的判别,可为语音情感信息识别,以及音频信息的智能分类技术提供研究参考。

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来源
《电子元器件与信息技术》 |2020年第7期|62-63+99|共2页
作者
王光艳; 张培玟; 于宝芸;
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作者单位

天津商业大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;自动推理、机器学习;
关键词
音频分类; 情感识别; 特征参数; 支持向量机; 多分类算法;

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