文献类型：期刊文章

作　　者：张石清[1,2] 李乐民[1] 赵知劲[3]

机构地区：[1]电子科技大学通信与信息工程学院,成都610054 [2]杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018 [3]台州学院物理与电子工程学院,台州318000

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(60872092)资助课题

年　　份：2010

卷　　号：32

期　　号：11

起止页码：2724-2729

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了有效提高语音情感识别的性能,需要对嵌入在高维声学特征空间的非线性流形上的语音特征数据作非线性降维处理。监督局部线性嵌入(SLLE)是一种典型的用于非线性降维的监督流形学习算法。该文针对SLLE存在的缺陷,提出一种能够增强低维嵌入数据的判别力,具备最优泛化能力的改进SLLE算法。利用该算法对包含韵律和音质特征的48维语音情感特征数据进行非线性降维,提取低维嵌入判别特征用于生气、高兴、悲伤和中性4类情感的识别。在自然情感语音数据库的实验结果表明,该算法仅利用较少的9维嵌入特征就取得了90.78%的最高正确识别率,比SLLE提高了15.65%。可见,该算法用于语音情感特征数据的非线性降维,可以较好地改善语音情感识别结果。

关 键 词：语音情感识别 非线性降维 流形学习 监督局部线性嵌入  

分 类 号：TN912.34]