基于两种GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别

被引：2

作者：

黄永明

章国宝

董飞

达飞鹏

机构：

[1] 东南大学自动化学院

来源：

计算机应用研究 | 2011年 / 28卷 / 01期

关键词：

语音情感识别; 特征向量同维GMM-UBM多维概率输出; GMM阶数同维GMM-UBM多维概率输出; 支持向量机(SVM);

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点,提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法:基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法。该方法将GMM-UBM模型对一条语音的情感特征参数的两种多维概率输出(与特征向量同维、与GMM阶数同维)作为SVM分类器的特征参数,既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力,又保留了SVM判决能力强的特点。在柏林情感语音库与汉语情感语料库上进行的实验结果表明,该方法在语音情感识别上的平均识别率较标准GMM方法提高1.7%～3.7%。

引用

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