[00294215]一种基于流形的语音情感识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
乐器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201310383093.6
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
华南理工大学
进入空间
所在地：广东广州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明提供一种基于流形的语音情感识别方法，包含以下步骤：提取测试语句语音特征：MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA-PLP；计算所提取语音特征的局部均值、方差，并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差，并将它们串接，构成测试语句的局部统计特征；采用通用背景模型UBM和测试语句的局部统计特征，生成测试语句的特定高斯混合模型GMM，再将GMM的所有均值连接成向量作为该测试语句的特征向量；通过集成特征选择算法和多集群特征选择算法MCFS选择的特征，变换测试语句的特征向量；采用支持向量机分类模型，以特征选择后的测试语句的特征向量为输入，分类测试语句的情感类别。本发明的方法，其语音情感识别的准确度高。
摘要：本发明提供一种基于流形的语音情感识别方法，包含以下步骤：提取测试语句语音特征：MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA-PLP；计算所提取语音特征的局部均值、方差，并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差，并将它们串接，构成测试语句的局部统计特征；采用通用背景模型UBM和测试语句的局部统计特征，生成测试语句的特定高斯混合模型GMM，再将GMM的所有均值连接成向量作为该测试语句的特征向量；通过集成特征选择算法和多集群特征选择算法MCFS选择的特征，变换测试语句的特征向量；采用支持向量机分类模型，以特征选择后的测试语句的特征向量为输入，分类测试语句的情感类别。本发明的方法，其语音情感识别的准确度高。
