文件名称:Speech-Emotion-Recognition
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [PDF]
- 上传时间：
- 2012-11-26
- 文件大小：
- 346kb
- 下载次数：
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- ed***
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基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别语言表达中的情感是合适的。
关键词——BP模糊网络；主成分分析法；情感控制器-en_Speech Emotion Recognition Based on Principal Component Analysis and Back Propagation Neural Network
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别语言表达中的情感是合适的。
关键词——BP模糊网络；主成分分析法；情感控制器-en_Speech Emotion Recognition Based on Principal Component Analysis and Back Propagation Neural Network
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