一种基于HMM和ANN的语音情感识别分类器

• 作者: 罗毅
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 隐马尔科夫模型 径向基函数神经网络 空间正交基 语音情感识别
• 年，卷（期）: 2007,（34）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 218-219,296
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.34.089

摘要

针对在语音情感识别中孤立使用隐马尔科夫模型(HMM)固有的分类特性较差的缺点,本文提出了利用隐马尔科夫模型和径向基函数神经网络(RBF)对惊奇,愤怒,喜悦,悲伤,厌恶5种语音情感进行识别的方法.该方法借助HMM规整语音情感特征向量,并用RBF作为最终的决策分类器.实验结果表明在本文的实验条件下此方法和孤立HMM相比具有更好的性能,厌恶的识别率有了较大该进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗毅	北京航空航天大学电子信息工程学院	2	19	2.0	2.0