基于两种GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别

摘要：

针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点,提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法:基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法.该方法将GMM-UBM模型对一条语音的情感特征参数的两种多维概率输出(与特征向量同维、与GMM阶数同维)作为SVM分类器的特征参数,既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力,又保留了SVM判决能力强的特点.在柏林情感语音库与汉语情感语料库上进行的实验结果表明,该方法在语音情感识别上的平均识别率较标准GMM方法提高1.7%～3.7%.

关键词：语音情感识别、特征向量同维GMM-UBM多维概率输出、GMM阶数同维GMM-UBM多维概率输出、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：28

分类号：TP912

资助基金：国家自然科学基金资助项目60805002

在线出版日期：2011-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：98-101