| 基于多特征向量的语音情感识别 |
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| 引用本文： | 付丽琴,王玉宝,王长江.基于多特征向量的语音情感识别[J].计算机科学,2009,36(6):231-234. |
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| 作者姓名： | 付丽琴 王玉宝 王长江 |
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| 作者单位： | 1. 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原,030051
2. 中国电子科学研究院,北京,100041 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，教育部高等学校博士学科点专项科研基金 |
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| 摘 要： | 同一组特征向量对不同的情感,其识别能力不同.以HMM作为语音情感分类器模型,对不同情感状态选择不同的特征向量进行识别.系统分两个阶段完成:首先基于漏识率和误识率最小的决策原则,采用优先选择(PFS)算法分别为每种情感状态选择最优的特征向量,然后用这些特征向量分别建立对应情感状态的HMM模型.利用北航情感语音库(BHUDES)对算法进行验证,将所有实验样本分为训练样本集、特征选择样本集和测试样本集3组,采用交叉实验的方法对本算法进行验证,结果表明,与单特征向量HMM相比,多特征向量HMM可达到更高的识别精度.
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| 关 键 词： | 多特征向量 优先选择算法 决策 漏识率 误识率 |
| 收稿时间： | 2008/7/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2009/3/10 0:00:00 |
Speech Emotion Recognition with Multiple Feature Vectors |
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| FU Li-qin,WANG Yu-bao,WANG Chang-jiang.Speech Emotion Recognition with Multiple Feature Vectors[J].Computer Science,2009,36(6):231-234. |
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| Authors: | FU Li-qin WANG Yu-bao WANG Chang-jiang |
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| Affiliation: | National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology;North University of China;Taiyuan 030051;China;China Academy of Electronics and Information Technology;Beijing 100041;China |
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| Abstract: | Same feature vector from speech may recognize different emotion state in different reliability.HMM was used as basic classifier and different feature vectors were chose as the input of HMM for different emotion.Firstly,based on the decision principle of the least miss-recognition rate and error-recognition rate,promising first selection(PFS) was adopted to choose the optimal feature vector for each emotion.Then,HMM for each emotion was set up using the selec-ted feature vector.Cross experiments were impleme... |
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