基于多分类器集成的语音情感识别

为了提高语音情感的正确识别率,提出一种基于多分类器集成的语音情感识别新算法.首先提取情感语音的韵律特征、音质特征和MFCC特征参数,然后将贝叶斯网络、K近邻法和径向基神经网络三种分类器构成集成分类器,实现对Berlin情感语言数据库中愤怒、欢乐、悲伤、中性、恐惧、无聊和厌恶7种主要情感类型的识别.实验结果表明,集成分类器对语音情感的识别取得了71.4019%的平均正确识别率,识别效果优于单一分类器.