基于加权划分非平衡决策树的诗歌朗读情感度分析
本文面向诗歌朗读的情感度分析,提出了一种新的非平衡决策树算法.该算法称为加权划分非平衡决策树(Weighted Division of Unbalanced Decision Tree,WDOUDT),通过对诗歌朗读感染力的指标展开研究,从朗读的音频中提取梅尔频率倒谱系数,应用可解释性最强的决策树方法进行建模.加权划分非平衡决策树推导算法不使用进化算法和启发信息搜索,应用在诗歌朗读音频的情感度打分中,时间复杂度低于传统决策树,该算法具有更少的节点数和较好的泛化能力,对噪音数据有较好的鲁棒性.
非平衡决策树、加权划分、情感度分析、快速收敛
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TP391.43(计算技术、计算机技术)
辽宁省博士启动基金;辽宁省教育厅科学技术一般项目
2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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