【摘 要】
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本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音
【机 构】
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南京信息职业技术学院,东南大学信息科学与工程学院
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本文提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用混沌运动的遍历性改善初始个体的质量和引入高斯变异,提高了算法的全局搜索能力,同时将改进算法与人工神经网络结合,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了情感语音的韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用本文所提的蛙跳算法（SFLA）训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值,能快速地实现网络的收敛。在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与改进SFLA神经网络分别用于语音情感识别的识别性能,结果表明基于改进SFL
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