基于多特征向量的语音情感识别

• 作者: 付丽琴 王玉宝 王长江
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征向量 优先选择算法 决策 漏识率 误识率
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 231-234
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.06.062

摘要

同一组特征向量对不同的情感,其识别能力不同.以HMM作为语音情感分类器模型,对不同情感状态选择不同的特征向量进行识别.系统分两个阶段完成:首先基于漏识率和误识率最小的决策原则,采用优先选择(PFS)算法分别为每种情感状态选择最优的特征向量,然后用这些特征向量分别建立对应情感状态的HMM模型.利用北航情感语音库(BHUDES)对算法进行验证,将所有实验样本分为训练样本集、特征选择样本集和测试样本集3组,采用交叉实验的方法对本算法进行验证,结果表明,与单特征向量HMM相比,多特征向量HMM可达到更高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付丽琴	中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室	14	89	7.0	8.0
2	王玉宝		6	26	4.0	5.0
3	王长江	中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室	3	180	3.0	3.0