[00335855]一种基于倍频程信号强度和差异化特征子集的情感语音识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
乐器
类型：
发明专利
技术成熟度：
通过小试
专利所属地：中国
专利号：CN201710449128.X
交易方式：
资料待完善
联系人：
大连海事大学
进入空间
所在地：辽宁大连市
- 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：本发明公开了一种基于倍频程信号强度和差异化特征子集的情感语音识别方法，步骤包括S1对语音情感数据集X进行至少包括OBSI及OBSIR参数的特征提取；S2提取每一个情感ei的最优特征子集D(ei,other)；S3使用D(ei,other)进行训练识别，得到情感区分度d(ei)；S4根据d(ei)对情感集合S中的情感类型进行排列，得到有序情感集合S；S5根据S中各情感的顺序，构建SVM‑RF多级分类器；S7利用SVM‑RF多级分类器模型对测试情感语音进行分类测试，并输出分类结果。本发明基于倍频程信号强度和差异化特征子集的情感语音识别方法，以实现情感语音的准确识别。本发明以OBSI特征为基础，针对SVM和RF优点提出一种基于特征选择的SVM‑RF多级分类器构建算法，对子分类器的特征子集采取差异化策略，在保证性能的同时，减少了训练时间。
摘要：本发明公开了一种基于倍频程信号强度和差异化特征子集的情感语音识别方法，步骤包括S1对语音情感数据集X进行至少包括OBSI及OBSIR参数的特征提取；S2提取每一个情感ei的最优特征子集D(ei,other)；S3使用D(ei,other)进行训练识别，得到情感区分度d(ei)；S4根据d(ei)对情感集合S中的情感类型进行排列，得到有序情感集合S；S5根据S中各情感的顺序，构建SVM‑RF多级分类器；S7利用SVM‑RF多级分类器模型对测试情感语音进行分类测试，并输出分类结果。本发明基于倍频程信号强度和差异化特征子集的情感语音识别方法，以实现情感语音的准确识别。本发明以OBSI特征为基础，针对SVM和RF优点提出一种基于特征选择的SVM‑RF多级分类器构建算法，对子分类器的特征子集采取差异化策略，在保证性能的同时，减少了训练时间。
