本文選題：語(yǔ)音情感識(shí)別 + 多核學(xué)習(xí)�。� 參考：《數(shù)據(jù)采集與處理》2014年05期

【摘要】：提出一種基于改進(jìn)多核學(xué)習(xí)的語(yǔ)音情感識(shí)別算法。算法以高斯徑向基核函數(shù)為基準(zhǔn),通過采樣不同的樣本,采用不同的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并獲得不同的參數(shù),來提高分類性能。此外,通過引入多核技術(shù),將得到的高斯核函數(shù)構(gòu)建多核學(xué)習(xí)的基核,并通過利用松弛因子構(gòu)建的軟間隔多核學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)改善了學(xué)習(xí)效率。對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于多核學(xué)習(xí)語(yǔ)音情感識(shí)別算法有效提高了語(yǔ)音情感識(shí)別性能。
[Abstract]:A speech emotion recognition algorithm based on improved multi-core learning is proposed. The classification performance is improved by sampling different samples, adopting different evaluation criteria and obtaining different parameters based on Gao Si radial basis function. In addition, by introducing multi-kernel, the Gao Si kernel function is used to construct the basis kernel of multi-kernel learning, and the learning efficiency is improved by using the relaxation factor to construct the objective function of soft-spaced multi-core learning. The simulation results show that the proposed speech emotion recognition algorithm based on multi-core learning can effectively improve the performance of speech emotion recognition.
【作者單位】： 常州工學(xué)院計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院;東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61375028,61301219)資助項(xiàng)目 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130241)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1965738