基于UCR训练集重构的真实语音情感识别

戴明洋; 杨大利; 徐明星

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基于UCR训练集重构的真实语音情感识别

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真实语音情感识别是使人机交互更加友好的重要手段,但是训练数据稀缺为这一领域带来很多挑战.为了减小这一阻碍,提出了语句串接与重采样(UCR)方法,以便高效利用存在的训练数据.UCR方法是将原始音频样本按照情感类型进行串接,形成一个长的音频流,以一个固定粒度对其随机乱序,然后将其切割,并通过多次重采样操作来增加支持向量机(SVM)的训练样本数.实验基于一个从访谈节目中录制的真实语音情感库.实验结果表明,在统一背景模型-高斯混合模型-支持向量机( UBM-GMM-SVM)识别框架中这种训练集重构的方法错误率降低近33.10％.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2012年第2期|63-67|共5页
作者
戴明洋; 杨大利; 徐明星;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

普适计算教育部重点实验室;

清华信息科学与技术国家实验室(筹);

清华大学计算机科学与技术系,北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
语音情感识别; 高斯混合模型超向量; UBM-GMM-SVM;

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