【摘 要】
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结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA＋kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核
【机 构】
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东南大学水声信号处理教育部重点实验室,东南大学信息科学与工程学院,东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室
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结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA＋kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数
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