【摘 要】
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针对语音情感信号的复杂性和单一分类器识别的局限性,提出一种核函数极限学习机(KELM)决策融合的方法用于语音情感识别。首先对语音信号提取不同的特征,并训练相应的基分类器
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针对语音情感信号的复杂性和单一分类器识别的局限性,提出一种核函数极限学习机(KELM)决策融合的方法用于语音情感识别。首先对语音信号提取不同的特征,并训练相应的基分类器,同时将输出转化为概率型输出;然后利用测试集在基分类器的输出概率值计算自适应动态权值;最后对各基分类器的输出进行线性加权融合得到最终的分类结果。利用该方法对柏林语音库中4种情感进行识别,实验结果表明,提出的融合KELM方法优于常用的单分类器以及多分类器融合方法,有效地提高了语音情感识别系统的性能。
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