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《基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第37卷第4期北京理工大学学报Vol.37No.42017年4月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologyApr.2017基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别赵涓涓,马瑞良,张小龙(太原理工大学计算机科学与技术学院,山西,太原030024)摘要:为有效提高语音情感识别的准确性,达到人机和谐交互的目的,本文提出了一种基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别方法,有效地避免了无界泛化误差、分类器数目多、受限优化等问题,提高了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧6种基本情感识别效率.实验结果表明,该方法识别准确率为8
2、7.58%,与传统的支持向量机和人工神经网络方法相比,有更高的抗噪声能力和稳定性,能得到更高的识别准确率,而且有较强的实用性和推广能力.关键词:人机交互;情感识别;支持向量机;决策树中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1001-0645(2017)04-0386-06DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2017.04.011SpeechEmotionRecognitionBasedonDecisionTreeandImprovedSVMMixedModelZHAOJuan-juan,MARui-liang,ZHANGXiao-lo
3、ng(SchoolofComputerScienceandTechnology,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan,Shanxi030024,China)Abstract:Toeffectivelyimprovetheaccuracyofspeechemotionrecognitioninintelligentman-machineharmoniousinteraction,amethodofspeechemotionrecognitionwasproposedbasedondecisiontreeandanimprove
4、dSVMmixedmodel.Thismethodcanavoidthetreeunboundedgeneralizationerror,morethenumberofclassifiersandothershortcomings,whiletakingadvantageofSVM-KNNmixedmodeltoavoidconstrainedoptimizationproblemsandimprovetherecognitionefficiency.Inthispaper,sixbasicemotionswereidentified,includingsadn
5、ess,joy,anger,disgust,surprise,fear.Experimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyidentifysixbasicemotions.Comparedwiththetraditionalsupportvectormachineandartificialneuralnetworkmethod,thismethodcangethigherrecognitionaccuracy,betterstability,strongpracticabilityandgeneralizati
6、onability.Keywords:human-computerinteraction;emotionrecognition;supportvectormachine;decisiontree随着情感计算与模式识别发展,如何通过语音侧重语音中词汇传达的信息是否清晰准确,忽略了[2]使人们能够与计算机和谐智能交互,已经成为智能其中包含的情感特征,然而,情感信息的识别与处[1]人机交互领域的研究热点.在日常基本的语音中理也是信息处理系统中必不可少的一部分,因此,语不仅仅包含了语音表达的信息,还隐含了说话人的音情感信息高效地识别是人机和谐交互的重要情感信息,传统信息
7、处理系统在对语音处理时主要基础.收稿日期:20151112基金项目:国家自然科学基金资助项目(61540007,61373100);虚拟现实技术与系统国家重点实验室资助项目(BUAA-VR-15KF02,BUAA-VR-16KF-13)作者简介:赵涓涓(1975—),女,博士,教授,E-mail:zh_juanjuan@126.com.第4期赵涓涓等:基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别387目前,在国内外研究中,情感识别的主要方法别性能.[3]有:K最近邻方法、混合高斯模型法、隐马尔科夫[4][5]2情感语音库建立模型法、人工神经网络方法、支持向量机(
8、SVM)以及在这些方法上
