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支持向量机应用于语音情感识别的研究
被引量：
10
1
作者
张石清
赵知劲
+1 位作者
戴育良
杨广映
《声学技术》
CSCD
北大核心
2008年第1期87-90,共4页
为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情...
为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。
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关键词
支持向量机
情感
识别
韵律
情感
特征
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职称材料
题名
支持向量机应用于语音情感识别的研究
被引量：
10
1
作者
张石清
赵知劲
戴育良
杨广映
机构
杭州电子科技大学
台州学院物理与电子工程学院
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2008年第1期87-90,共4页
基金
浙江省教育厅高校青年教师资助(2005)
文摘
为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。
关键词
支持向量机
情感
识别
韵律
情感
特征
Keywords
support vector machine
emotion recognition
prosody emotional features
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机应用于语音情感识别的研究
张石清
赵知劲
戴育良
杨广映
《声学技术》
CSCD
北大核心
2008
10
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