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摘要:
针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别.首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别.仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法.
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文献信息
篇名 基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别
来源期刊 重庆工商大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 语音情感识别 模糊核Fisher判别 核主成分分析 模糊C均值聚类
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 62-68
页数 7页 分类号 TP391
字数 3723字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王万军 甘肃联合大学电子与信息工程学院 47 310 9.0 15.0
2 邢玉娟 甘肃联合大学电子与信息工程学院 35 107 6.0 7.0
3 胡建军 甘肃联合大学电子与信息工程学院 31 107 5.0 8.0
4 李恒杰 甘肃联合大学电子与信息工程学院 46 207 6.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音情感识别
模糊核Fisher判别
核主成分分析
模糊C均值聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆工商大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-058X
50-1155/N
16开
重庆市南岸区学府大道21号
1983
chi
出版文献量(篇)
3397
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6
总被引数(次)
14776
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