基于SVM的语音情感识别算法

被引：25

作者：

朱菊霞

吴小培

吕钊

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

来源：

计算机系统应用 | 2011年 / 20卷 / 05期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

SVM(支持向量机); 情感识别; 语音信号; 情感特征; 人工神经网络;

D O I：

暂无

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：

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法。该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别。在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Class in one Network,"一对多")和OCON(One class in one network,"一对一")方法识别正确率分别提高了7.06%和7.21%。实验结果表明基于SVM的语音情感识别算法能够对语音情感信号进行较好地识别。

引用

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共 8 条

[1]

支持向量机应用于语音情感识别的研究 [J].