基于SVM的语音信号情感识别

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在智能人-机交互系统中,语音信号的情感分类是目前热点的研究领域,并且得到了广泛的应用。本文提出一种基于特征提取和借助支持向量机(support vector machine,SVM)分类器(classifier)的情感互相关性的方法,并应用于情感语音识别。利用这种方法对3种情感语音信号进行情感分类。SVM分类器是利用情感语音信号中情感互相关性的特征提取进行分类的。这种通过SVM分类器的情感互相关性的自动分类方法,可以将情感识别率大幅提高,并且在识别愤怒情感时的准确率可以达到95.04%。
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