基于粒子群优化神经网络的语音情感识别

被引：38

作者：

余华 ^{[1
,2
]}

黄程韦 ^{[2
]}

金赟 ^{[2
]}

赵力 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京信息职业技术学院电子信息学院

[2] 东南大学信息科学与工程学院

来源：

数据采集与处理 | 2011年 / 26卷 / 01期

关键词：

语音情感识别; 粒子群优化; 神经网络;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2011.01.009

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

提出了一种基于粒子群优化算法的人工神经网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化。利用粒子群优化算法(PSO)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值和阈值,快速地实现网络的收敛。在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与PSO神经网络分别用于语音情感识别的识别率,PSO神经网络的平均识别率高于BP神经网络6.7%,高于RBF神经网络5.4%。结果显示,粒子群优化神经网络用于语音情感识别提高了识别性能。

引用

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