基于核主分量分析和典型相关分析的语音情感识别

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核主分量分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)是一种利用核方法将主分量分析(Principal component analysis,PCA)推广后的学习方法,KPCA方法能够使得输入空间线性不可分的样本在特征空间有更好的可分性。典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)是分析两组随机变量之间的相关性的一种统计方法。本文提出将KPCA方法用于语音情感识别中,并采用KPCA和CCA结合的方法用于情感识别。与传统的P
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