结合多信息的概率矩阵分解模型

为了改善传统协同过滤推荐算法的冷启动与数据稀疏问题,基于概率矩阵分解模型,将用户属性、物品关系与时序行为融合到模型中,通过不断调整3种模型所占权重,得到最小的RMSE值。在Movielens数据集上进行实验,并与其它相关算法的RMSE值进行比较。实验结果表明,结合多信息的概率矩阵分解模型的RMSE值低于其它推荐方法,即推荐精度优于其它方法。结合多信息的概率矩阵分解模型,在数据稀疏情况下,也能保持较好的推荐性能,推荐精度得到一定程度提升。

基于语谱图的老年人语音情感识别方法

针对老年人的语音情感识别问题,提出一种基于语谱图的老年人语音情感识别方法。首先采用一种改进的基于先验信噪比的维纳滤波算法,针对老人语音情感库EESDB进行语音增强,选取合适的语音情感库,对语音进行语谱图特征提取与规范化,然后分析卷积神经网络(CNN)的结构并选定Cifar10网络对语谱图进行分类,最后采用3种方案进行对比实验。实验结果取得了较高的情感识别率,表明了该方法的有效性和可行性。