基于SVM的语音情感识别算法

摘要：

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法.该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别.在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Class inone Network,"一对多")和OCON(One class in one network,"一对一")方法识别正确率分别提高了7.06%和7.21%.实验结果表明基于SVM的语音情感识别算法能够对语音情感信号进行较好地识别.

关键词：SVM(支持向量机)、情感识别、语音信号、情感特征、人工神经网络

所属期刊栏目：20

分类号：TP3;TN9

资助基金：安徽省自然科学基金090412261X;博士点基金200803570002

在线出版日期：2011-09-06（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：87-91