基于遗传优化的多级SVM语音情感识别

• 作者: 刘蓉 张雄 谈利芳 黄刚
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 语音情感识别 遗传算法 特征降维 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 122-126
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|TN912.34
• 字数: 4593字
• 语种: 中文

摘要

针对语音情感识别中特征维数高、识别率较低的问题,提出利用遗传算法进行特征降维,并构建二叉树结构的多级支持向量机(SVM)分类器进行语音多类情感识别的方案.首先对语音信号预处理后提取常用的情感特征,由于涉及特征较多,存在数据的冗余,采用遗传算法对提取的特征进行优化筛选;然后使用选出的最具情感区分能力的特征训练二叉树结构的多级SVM分类模型.在包含7种情感的柏林情感语料库上进行实验,结果证明提出的语音情感识别方案的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蓉	华中师范大学物理科学与技术学院	33	443	11.0	20.0
2	黄刚	华中师范大学物理科学与技术学院	3	9	2.0	3.0
3	谈利芳	华中师范大学物理科学与技术学院	2	9	2.0	2.0
4	张雄	华中师范大学物理科学与技术学院	2	5	1.0	2.0