连续汉语普通话中基于SVM的说话人情感互相关性算法

作者：秦宇强; 张雪英

来源：系统工程理论与实践, 2011, S2: 154-159.

• 语音情感识别
• 支持向量机
• 结构风险最小化
• 情感模式互相关性
• 情感支持向量 speech emotional recognition
• support vector machines(SVM)
• structural risk minimization
• emotional pattern cross-correlation
• emotional support vector

提出了一种新的基于情感特征提取和借助支持向量机(SVM)分类器(classifier)的情感互相关性算法,并应用于语音情感识别.SVM分类器是利用情感语音信号中互相关性的特征提取进行分类的.利用这种方法对4种情感(愤怒、高兴、悲伤和中立)语音信号进行情感分类.借助SVM分类器的情感互相关性算法,可以大幅提高情感识别率,并且在识别愤怒情感时准确率甚至可以达到95.04%.

• 出版日期2011
• 单位太原理工大学; 太原科技大学