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在多种情感的语音情感识别中,由于部分情感状态容易混淆,导致语音情感识别的总体识别率降低;同时,对于不同的训练集,SVM 参数惩罚因子和核函数参数对识别结果也存在一定影响。 为了有效提高语音情感识别系统的识别率,在传统支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于参数寻优决策树 SVM 的语音情感识别方法。 该方法首先通过计算情感混淆度构建决策树 SVM 框架,然后采用遗传算法对决策树 SVM 中每个 SVM 的惩罚因子和核函数参数进行寻优,最后将参数优化后的决策树 SVM 模型应用于语音情感识别。 在中文情感语音库的实验结果表明,与传统基于 SVM 分类方法的语音情感识别进行对比,该方法可将六种情感的平均识别率提高6.5%。

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《基于参数寻优决策树SVM 的语音情感识别》

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文件号：062655

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