基于局部保持投影和主元分析的语音情感识别
为了提高情感识别的准确性,该文以语音信号为研究对象,提出了一种新型的语音情感识别方法.将局部保持投影算法(LPP)的思想融入到主元分析(PCA)的目标函数中,使得在原始变量空间投影到低维空间的过程中,不仅实现了整体方差的最大化,而且保持了局部近邻结构不变,有利于全局和局部特征的全面提取,克服了传统PCA方法只关注全局结构特征而忽略局部特征的缺陷.对比实验结果验证了该方法的可行性和有效性,实现了对喜悦、愤怒、悲伤、恐惧和中性5种人类基本情感的识别,研究成果将为情感识别提供新的研究方法,促进人机交互系统进一步深入发展.
语音信号、情感识别、局部保持投影、主元分析、特征提取、神经网络
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TP3;TN9
国家自然科学基金61503038,61403042
2016-12-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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