基于特征選擇的語音情感識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、語音情感識別是人工智能和機器學習領域的一個熱點研究問題。研究者們通過發(fā)現(xiàn)影響情感的語音特征，利用HMM、SVM、KNN等分類器進行語音情感識別。當前的研究在有些時候可能會存在特征過多的問題，影響了識別率以及增加了計算開銷等。基于這些問題，本文提出了特征選擇的方法，以降低特征維度，防止造成“維度災難”、提高分類的識別率以及精簡結構圖。本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)將MMHC算法應用于特征選擇領域，在此基礎上提出了h-MMHC（

2、啟發(fā)式MMHC）算法，該算法采用啟發(fā)式的策略分階段的添加屬性，相比于MMHC算法一次性考慮所有屬性集提高了計算的性能。
　　(2)將h-MMHC應用于語音情感識別領域，構建了基于h-MMHC算法的語音情感識別框架，對MFCC特征集進行特征選擇。將原始的180個特征降維至21個特征，分類的識別率相比于未進行特征選擇時提高了1個百分點。
　　(3)考慮到現(xiàn)實世界中情感類別之間非互斥的特性，本文對MFCC特征集中的7類情感分別進行

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