基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别

摘要：

为有效提高语音情感识别的准确性,达到人机和谐交互的目的,本文提出了一种基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别方法,有效地避免了无界泛化误差、分类器数目多、受限优化等问题,提高了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧6种基本情感识别效率.实验结果表明,该方法识别准确率为87.58％,与传统的支持向量机和人工神经网络方法相比,有更高的抗噪声能力和稳定性,能得到更高的识别准确率,而且有较强的实用性和推广能力.

关键词：人机交互、情感识别、支持向量机、决策树

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61540007,61373100;虚拟现实技术与系统国家重点实验室资助项目BUAA-VR-15KF02,BUAA-VR-16KF-13

在线出版日期：2017-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：386-390,395