基于SVM的语音情感识别算法

• 作者: 吕钊 吴小培 朱菊霞
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: SVM(支持向量机) 情感识别 语音信号 情感特征 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 87-91
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.05.019

摘要

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法.该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别.在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Class inone Network,"一对多")和OCON(One class in one network,"一对一")方法识别正确率分别提高了7.06%和7.21%.实验结果表明基于SVM的语音情感识别算法能够对语音情感信号进行较好地识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕钊	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	49	318	9.0	16.0
2	吴小培	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	132	1377	20.0	29.0
3	朱菊霞	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	16	1.0	1.0