基于两种GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别

• 作者: 章国宝 董飞 达飞鹏 黄永明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 语音情感识别 特征向量同维GMM-UBM多维概率输出 GMM阶数同维GMM-UBM多维概率输出 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 98-101
• 分类号: TP912
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.01.026

摘要

针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点,提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法:基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法.该方法将GMM-UBM模型对一条语音的情感特征参数的两种多维概率输出(与特征向量同维、与GMM阶数同维)作为SVM分类器的特征参数,既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力,又保留了SVM判决能力强的特点.在柏林情感语音库与汉语情感语料库上进行的实验结果表明,该方法在语音情感识别上的平均识别率较标准GMM方法提高1.7%～3.7%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	达飞鹏	东南大学自动化学院	113	1482	22.0	33.0
2	黄永明	东南大学自动化学院	89	662	15.0	23.0
3	章国宝	东南大学自动化学院	99	554	13.0	18.0
4	董飞	东南大学自动化学院	5	58	3.0	5.0