文献类型：期刊文章

作　　者：陈闯[1] Ryad Chellali[1] 邢尹[2]

Chen Chuang;Ryad Chellali;Xing Yin(College of Electrical Engineering & Control Science,Nanjing Tech University,Nanjing 211816,China;College of Geomatics & Geoinformation,Guilin University of Technology,Guilin Guangxi 541004,China)

机构地区：[1]南京工业大学电气工程与控制科学学院,南京211816 [2]桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004

出　　处：《计算机应用研究》

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：2

起止页码：344-346

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了更为有效地识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法(IAGA-BP)。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。实验结果表明,在与BP、GA-BP和AGA-BP网络的比较中,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。

关 键 词：遗传算法 反向传播神经网络 语音情感识别 自适应 优化  

分 类 号：TN912.34] TP18]