应用改进混合蛙跳算法的实用语音情感识别

• 作者: 张潇丹 赵力 邹采荣 黄程韦
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 271-280
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力.首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,Ⅳ)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络法等进行对比.实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8％,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和BP神经网络法各1.7％,2.7％,3.4％,4.7％,7.8％,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率.

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		308	3093	27.0	44.0
2	邹采荣		153	2088	25.0	40.0
3	黄程韦		15	287	9.0	15.0
4	张潇丹		7	63	4.0	7.0