基于重要性评分的多级随机森林网络语音情感识别

叶吉祥; 涂晴宇; 陈沅涛

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基于重要性评分的多级随机森林网络语音情感识别

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在源数据不充分或不平衡的情况下,深度学习方法在小样本集上难以取得令人满意的语音情感识别效果.因此,本研究构造了一种三层随机森林情感识别网络,在每一层都单独剥离易于区分的情感类别,并通过重要性评分方法,为每一层网络都构造一个识别特定类别的特征集,该特征集的每一个特征都依据贡献度大小得到赋权,以确保对分类贡献越多的特征因子对结果影响越大.本研究构建的多级情感识别网络,在小样本集语音情感识别的整体识别率上,较单层随机森林网络和支持向量机分别提高了5％和7％,较流行的深度学习方法卷积神经网络提高了12％.实验结果和理论分析表明:基于重要性评分的多级随机森林网络相较于其他方法,在源数据样本量较少和部分不平衡的情况下,有更高的识别准确率,具有语音情感识别方向的实际应用意义.

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来源
《长沙理工大学学报（自然科学版）》|2019年第3期|77-83|共7页
作者
叶吉祥; 涂晴宇; 陈沅涛;
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作者单位

长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙 410114;

长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙 410114;

长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙 410114;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 H107;
关键词
随机森林; 多级网络; 重要性评分; 特征赋权; 情感差异; 交叉验证;

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