文献类型：期刊文章

作　　者：王富[1] 孙林慧[1] 苏敏[1] 赵城[1]

WANG Fu;SUN Lin-hui;SU Min;ZHAO Cheng(Key Lab of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology of Ministry of Education,School of Communication and Information Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China)

机构地区：[1]南京邮电大学通信与信息工程学院宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,江苏南京210003

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金(61501251;61571233);江苏省自然科学基金(BK20140891);南京邮电大学校科研基金(NY214038)

年　　份：2018

卷　　号：28

期　　号：7

起止页码：63-67

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在多种情感的语音情感识别中,由于部分情感状态容易混淆,导致语音情感识别的总体识别率降低;同时,对于不同的训练集,SVM参数惩罚因子和核函数参数对识别结果也存在一定影响。为了有效提高语音情感识别系统的识别率,在传统支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于参数寻优决策树SVM的语音情感识别方法。该方法首先通过计算情感混淆度构建决策树SVM框架,然后采用遗传算法对决策树SVM中每个SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,最后将参数优化后的决策树SVM模型应用于语音情感识别。在中文情感语音库的实验结果表明,与传统基于SVM分类方法的语音情感识别进行对比,该方法可将六种情感的平均识别率提高6.5%。

关 键 词：语音情感识别 情感混淆度  决策树SVM  遗传算法  参数寻优

分 类 号：TN912.3]