基于SVM的语音情感识别研究

• 作者: 吴黎慧 胡洋 蒲南江 高磊
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 支持向量机 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与研发
• 页码范围: 25-28
• 分类号: TP391
• 字数: 2838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2011.09.006

摘要

随着计算机技术的发展,人们对和谐人机交互的要求不断提高,这就要求计算机能理解说话人的情感信息,即能进行语音情感识别。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的语音情感识别方法,主要对人类的6种基本情感：高兴、惊奇、愤怒、悲伤、恐惧、平静进行研究。首先对自建语音情感数据库的情感语句提取特征,然后运用序列前向选择（SFS）算法选取最优特征集,最后通过二叉树支持向量机（BT-SVM）进行实验,取得了比较满意的识别率,证实了这种方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴黎慧	中北大学信息与通信工程学院	16	79	6.0	8.0
2	蒲南江	中北大学信息与通信工程学院	19	93	6.0	8.0
3	高磊	中北大学信息与通信工程学院	25	85	6.0	8.0
4	胡洋	中北大学信息与通信工程学院	15	48	5.0	6.0