基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别

付丽琴; 毛峡; 陈立江

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基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别

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根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果.首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的融合.分别利用普通话情感语音库和德语情感语音库进行实验,结果表明,与几种传统融合算法相比,改进的排序式选举法能够取得更好的融合效果,其识别性能明显优于单分类器.该算法不仅简单,而且可移植性好,可用于其他任意多个情感分类器的融合.

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来源
《计算机应用》 |2009年第2期|381-385|共5页
作者
付丽琴; 毛峡; 陈立江;
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作者单位

北京航空航天大学;

电子信息工程学院;

北京;

100083;

北京航空航天大学;

电子信息工程学院;

北京;

100083;

北京航空航天大学;

电子信息工程学院;

北京;

100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
语音情感识别; 数据融合; 隐马尔可夫模型; 人工神经网络; 排序式选举法;

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