文章摘要
张石清,赵知劲,戴育良,杨广映.支持向量机应用于语音情感识别的研究[J].声学技术,2008,(1):87~90
支持向量机应用于语音情感识别的研究
A study of support vector machine for speech emotion recognition
投稿时间:2007-01-27  修订日期:2007-04-20
DOI:
中文关键词: 支持向量机  情感识别  韵律情感特征
英文关键词: support vector machine  emotion recognition  prosody emotional features
基金项目:浙江省教育厅高校青年教师资助(2005)
作者单位E-mail
张石清 杭州电子科技大学, 通信工程学院, 浙江 杭州, 310018
台州学院物理与电子工程学院, 浙江 临海, 317000 
tzczsq@163.com 
赵知劲 杭州电子科技大学, 通信工程学院, 浙江 杭州, 310018  
戴育良 台州学院物理与电子工程学院, 浙江 临海, 317000  
杨广映 台州学院物理与电子工程学院, 浙江 临海, 317000  
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中文摘要:
      为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。
英文摘要:
      A new method of speech emotion recognition in speech signal via Support Vector Machine(SVM) is proposed.SVM maps the extracted prosody emotional feature data into a high dimensional space and constructs the optimum classifying hyper-plane to recognize the four main speech emotions in Chinese mandarin such as anger,happiness,sadness and surprise.Computer simulation results show that SVM can obtain better recognition rate for emotion by comparing with other existing methods for speech emotion recognition.
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