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在利用机器学习方法进行语音情感识别时，会采用大量的特征，这些特征的冗余降低了识别准确率，加大了计算量和建模时间。利用互相关特征选择（Correlation—Based Feature Selection，CFS）方法对遗传算法（Genetic Algorithm，GA）进行改进，对输入特征进行降维，可使原有的机器学习算法快速收敛，提高了识别正确率。在此基础上设计基于LabVIEW的语音情感识别系统，实验证明：该系统可以对语音信号进行有效的情感识别。