基于粒子群优化神经网络的语音情感识别

• 作者: 余华 赵力 金赟 黄程韦
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 粒子群优化 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 57-62
• 分类号: TP391.42
• 字数: 5225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.01.011

摘要

提出了一种基于粒子群优化算法的人工神经网络,并把它应用到语音情感识别系统中.依据情感的维度空间模型,分别提取了韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化.利用粒子群优化算法(PSO)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值和闲值,快速地实现网络的收敛.在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与PSO神经网络分别用于语音情感识别的识别率,PSO神经网络的平均识别率高于BP神经网络6.7%,高于RBF神经网络5.4%.结果显示,粒子群优化神经网络用于语音情感识别提高了识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵力	东南大学信息科学与工程学院	308	3093	27.0	44.0
2	余华	南京信息职业技术学院电子信息学院	15	154	6.0	12.0
6	黄程韦	东南大学信息科学与工程学院	15	287	9.0	15.0
7	金赟	东南大学信息科学与工程学院	13	240	8.0	13.0