基于多分类器集成的语音情感识别

• 作者: 张石清 曹恒瑞 王小虎
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 集成分类器 Berlin情感语言数据库 特征参数 语音情感识别
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 38-41,45
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.2|TN912.34
• 语种: 中文

摘要

为了提高语音情感的正确识别率，提出一种基于多分类器集成的语音情感识别新算法．首先提取情感语音的韵律特征、音质特征和M FCC特征参数，然后将贝叶斯网络、K近邻法和径向基神经网络三种分类器构成集成分类器，实现对Berlin情感语言数据库中愤怒、欢乐、悲伤、中性、恐惧、无聊和厌恶7种主要情感类型的识别．实验结果表明，集成分类器对语音情感的识别取得了71．4019％的平均正确识别率，识别效果优于单一分类器．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小虎	湖南工学院电气与信息工程学院	10	22	3.0	4.0
5	曹恒瑞	湖南工学院电气与信息工程学院	8	7	2.0	2.0