基于多维输出GMM与SVM的语音情感识别

摘要：

本文针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点，提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法：基于多维输出GMM与SVM的语音情感识别方法。该方法将GMM模型对一条语音的情感特征参数的多维概率输出作为SVM分类器的特征参数，既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力，又保留了SVM判决能力强的特点。在情感谙料库上进行的实验结果表明，该方法在语音情感识别上的平均识别率较标准GMM方法提高2％-4％。

关键词： 语音情感识别 GMM多维概率输出 支持向量机

作者: 董飞 章国宝 黄永明 刘海彬

作者单位: 东南大学自动化学院,南京,210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 945-948

在线出版日期: 2010-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）