基于改进有向无环图的分层语音情感识别新方法

摘要：

　　针对错分累积严重影响分层识别方法识别效果的问题,本文提出了一种新的基于改进有向无环图的分层语音情感识别方法.在该方法中,改进的有向无环图根据情感对之间的混淆度进行构建,图中的分类器为SVM.提出了基于流形距离的测试算法,给易错分样本提供多次分类的机会,提高容易错分样本的识别率.最后,在课题组录制的语音情感数据库和德国柏林的情感数据库上,分别采用多分类SVM,基于SVM的二叉树,传统的有向无环图,未采用测试新算法的改进有向无环图,采用测试新算法的改进有向无环图进行了情感识别实验,实验中的特征和SVM的参数均采用遗传算法进行选择和优化.实验结果表明：和其他算法相比,采用测试新算法的改进有向无环图方法在识别时间增加不大的前提下,识别率最高.

关键词： 语音情感识别 改进有向无环图 分层识别方法 算法分析

作者: Mao Qirong 毛启容 Zhan Yongzhao 詹永照

作者单位: Department of Computer Science and Communication Engineering o f Jiangsu University, zhenjiang, 2120 江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江,212013

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届智能CAD与数字娱乐学术会议

会议地点: 山东泰安

会议语种:中文

页码: 601-603

在线出版日期: 2009-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）