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基于粒子群优化支持向量机的语音情感识别
被引量:
1
1
作者
余华
童馨
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第5期1100-1104,共5页
提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,研究分析情感语音数据的韵律特征与音质特征。利用粒子群优化算法(PSO)训练网络的超参数以优化支持向量机模型,可快速地实现网络...
提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,研究分析情感语音数据的韵律特征与音质特征。利用粒子群优化算法(PSO)训练网络的超参数以优化支持向量机模型,可快速地实现网络的收敛。最后在实验中比较线性核函数SVM、径向基核函数SVM与粒子群优化径向基SVM分别用于语音情感识别的识别率,结果显示粒子群优化径向基核SVM模型用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升。
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关键词
语音信号
情感识别
支持向量机
粒子群优化
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职称材料
题名
基于粒子群优化支持向量机的语音情感识别
被引量:
1
1
作者
余华
童馨
机构
江苏
开放
大学
信息工程学院
江苏开放大学国家开放大学分部教学管理中心
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第5期1100-1104,共5页
基金
校企合作重点项目(HX2021074)。
文摘
提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,研究分析情感语音数据的韵律特征与音质特征。利用粒子群优化算法(PSO)训练网络的超参数以优化支持向量机模型,可快速地实现网络的收敛。最后在实验中比较线性核函数SVM、径向基核函数SVM与粒子群优化径向基SVM分别用于语音情感识别的识别率,结果显示粒子群优化径向基核SVM模型用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升。
关键词
语音信号
情感识别
支持向量机
粒子群优化
Keywords
speech signal
emotion recognition
support vector machines
particle swarm optimization
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化支持向量机的语音情感识别
余华
童馨
《电子器件》
CAS
北大核心
2022
1
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