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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于稀疏核主成分分析的语音情感识别研究
作者姓名:
王晓兰
王蓓
顾为一
作者单位:
东南大学学习科学研究中心;
摘 要:
为提升语音情感识别的能力,本研究提出一种基于稀疏核主成分分析(Sparse Kernel Principal Component Analysis,SKPCA)的方法。该方法结合核主成分分析以及稀疏表示的方法,能够同时满足特征降维和样本稀疏,起到降维和降噪的作用。本研究首先利用openSMILE工具包提取情感语音样本的声学特征及其统计特征用于情感识别,然后介绍SKPCA的算法原理及推导过程,最后使用多种分类器在柏林库做了大量的实验,实验结果表明,使用SKPCA方法可取得较好的识别结果。
关 键 词:
语音情感
情感识别
特征降维
稀疏核主成分分析
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