采用半定规划多核SVM的语音情感识别

摘要：

为提高语音情感识别精度，采用二叉树结构设计多分类器，其中使用半定规划法求解并构造多核支持向量机( SVM)分类模型，并采用均方根误差与最大误差对分类器性能进行衡量.对特征选择之后的参数集合进行了测试，结果表明，采用半定规划多核SVM分类模型的情感识别精度达到88.614%，比单核分类模型的识别精度提高了12.376%，且能有效减少误差积累和降低情感状态之间混淆程度.

关键词：语音情感识别、多核支持向量机、半定规划

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目51208168;天津市自然科学基金项目11JCYBJC00900,13JCYBJC37700;河北省自然科学基金项目F2013202254, F2013202102;河北省引进留学人员基金项目C2012003038;济南大学科研基金项目XKY1317

在线出版日期：2015-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71