基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种基于改进多核学习的语音情感识别算法.算法以高斯径向基核函数为基准,通过采样不同的样本,采用不同的评价标准并获得不同的参数,来提高分类性能.此外,通过引入多核技术,将得到的高斯核函数构建多核学习的基核,并通过利用松弛因子构建的软间隔多核学习的目标函数改善了学习效率.对比仿真实验结果表明,本文提出的基于多核学习语音情感识别算法有效提高了语音情感识别性能.
推荐文章
基于极限学习机的语音情感识别
语音情感识别
极限学习机ELM
核函数ELM
支持向量机
基于情感特征分类的语音情感识别研究
语音情感识别
情感特征分类
改进D-S证据理论
证据信任度信息熵
动态先验权重
数据融合
基于多级SVM分类的语音情感识别算法
语音情感识别
支持向量机
多级分类
主成分分析
基于集成学习的语音情感识别算法研究
语音识别
情感识别
SVM
W-KNN
BPNN
集成学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进多核学习的语音情感识别算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 语音情感识别 多核学习 支持向量机
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 730-734
页数 5页 分类号 TN912.3
字数 3819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 赵力 东南大学信息科学与工程学院 308 3093 27.0 44.0
2 奚吉 常州工学院计算机信息工程学院 5 26 3.0 5.0
3 左加阔 东南大学信息科学与工程学院 11 99 6.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (34)
共引文献  (54)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (11)
同被引文献  (13)
二级引证文献  (46)
1960(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2016(10)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(7)
2017(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
2018(13)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(10)
2019(15)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(13)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
语音情感识别
多核学习
支持向量机
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导