一种基于特征差异度和SVM投票机制的数字音乐语音情感识别算法

• 作者: 张栋 王秀 谢志成
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数字音乐语音 情感识别 支持向量机 特征差异度
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 460-465
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2015.04.0460

摘要

针对数字音乐语音情感识别问题，提出一种基于特征差异度和SVM投票机制进行识别的方法。该方法不仅降低了特征向量的维度，而且保留了足够的能够描述数字音乐语音不同情感之间差异的特征。同时，该方法利用多个二分SVM分类器进行投票，减少了每个分类器的权重，从而降低了误差。实验结果表明，该方法能够有效地提高识别准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张栋	福州大学数学与计算机科学学院	32	87	6.0	7.0
2	王秀	福州大学数学与计算机科学学院	6	14	3.0	3.0
3	谢志成	福州大学数学与计算机科学学院	2	3	1.0	1.0