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摘要:
随着科技的迅速发展,人机交互越来越受到人们的重视,语音情感识别更是学术界研究的热点。将BP神经网络算法用于语音情感识别研究,并在汉语情感数据集上进行了相关实验,识别的准确率达到了91.5%,相较于SVM算法分类精度提高了5%。
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基于Elman神经网络的语音情感识别应用研究
语音清感识别
Elman网络
BP网络
MFCC
改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别
遗传算法
反向传播神经网络
语音情感识别
自适应
优化
基于循环神经网络的语音识别研究
语音识别
循环神经网络
反向传播算法
特征提取
小波变换
HMM模型
BP神经网络
基于BP特征选择的语音情感识别
语音情感识别
特征提取
SVM
特征子集
BP特征选择
混库
分类矩阵
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的语音情感识别研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 语音情感识别 BP神经网络 SVM
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 软件理论与方法
研究方向 页码范围 11-13
页数 3页 分类号 TP302
字数 735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 元建 广西师范学院计算机与信息工程学院 5 68 4.0 5.0
2 徐照松 广西师范学院计算机与信息工程学院 4 26 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (48)
参考文献  (6)
节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
语音情感识别
BP神经网络
SVM
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导