基于稀疏特征迁移的语音情感识别

• 作者: 宋鹏 查诚 赵力 金赟
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 特征迁移 稀疏编码
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 325-330
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2016.02.012

摘要

为了解决语音情感识别系统中训练数据和测试数据来自不同数据库所引起的识别率降低的问题，提出了一种基于稀疏特征迁移的语音情感识别方法。通过引入稀疏编码获取情感特征在不同数据库条件下的共同稀疏表示；同时引入最大区分差异（Maximum mean discrepancy ，MMD）来衡量不同数据库条件下稀疏表示分布之间的距离，并将其作为稀疏编码目标函数的约束条件，从而获得较为鲁棒的稀疏特征。实验结果表明，相比传统语音情感识别方法，基于稀疏特征迁移的语音情感识别方法显著提高了跨库条件下的情感识别率。

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	东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室	308	3093	27.0	44.0
5	金赟	东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室	13	240	8.0	13.0
6	宋鹏	烟台大学计算机与控制工程学院	12	42	4.0	6.0
7	查诚	东南大学信息科学与工程学院	9	74	5.0	8.0