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针对语音情感线性参数在刻画不同情感类型特征上的不足,将多重分形理论引人语音情感识别中.通过分析不同语音情感状态下的多重分形特征,提取多重分形谱参数和广义hurst指数作为新的语音情感特征参数,并结合传统语音声学特征,采用支持向量机SVM对其进行语音情感识别.试验结果表明,该方法可使系统的准确率和稳定性得到有效提高.非线性参数的引人为语音情感识别提供了一个新的思路. 相似文献
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为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机(SVM)进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。 相似文献
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定点距离最优化的遗传算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了GIS城市道路网中任意两点节之间路径优化问题,提出了解决该问题的求解策略,解释实现该遗传算法的一些关键问题,力求为工程设计人员开发相关算法提供参考。 相似文献
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人工免疫识别系统AIRS(Artificial Immune Recognition System)是著名的免疫网络分类器,被成功地应用到大量的分类问题,表现出了良好的性能。为了分析不同的距离测量方法对AIRS的性能影响, 采用三种距离测量方法实现AIRS,这三种方法分别是Euclidean距离、Manhattan距离和RBF核空间距离,并将三种用不同距离测量方法实现的AIRS算法应用于Iris,Heart和Wine数据集的分类测试。所获得的三组数据集分类的准确率和抗体规模进行了相互比较,结果表明采用Manhattan距离AIRS算法获得了对Iris和Heart的最高分类准确率,而采用核空间距离,算法获得了对Wine的最高分类准确率。从抗体群体规模来看,采用核空间距离则能获得最小的抗体群体。从性能比较可知,不同的距离测量方法对AIRS算法的分类性能较大的影响。 相似文献
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为了更好地表征语音情感状态,将固有时间尺度分解(ITD)用于语音情感特征提取。从语音信号中得到前若干阶合理旋转(PR)分量,并提取PR分量的瞬时参数特征和关联维数,以此作为新的情感特征参数,结合传统特征使用支持向量机(SVM)进行语音情感识别实验。实验结果显示,引入PR特征参数后,与传统特征的方案相比,情感识别率有了明显提高。 相似文献
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为解决模糊综合查询条件较多、检索统计基表较多时 ,屏幕处理、窗体设计显得非常零乱 ,查询条件组成也不甚方便的问题 ,以材料管理为例 ,详细讨论了在 Power Builder中使用 Data Windows进行多条件可变表格查询的方法 ,并给出了相应脚本 相似文献
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基于免疫RBF神经网络的语音情感识别 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对语音情感识别中BP神经网络收敛速度慢和正确率低的问题,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法。在语音情感特征提取的基础上,采用免疫RBF神经网络进行情感识别,同时还训练了一个BP网络进行对比实验,得到了比较理想的识别结果。 相似文献
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