[发明专利]一种融合特征评估和多层感知器的语音情感识别方法有效
| 申请号： | 201710607479.9 | 申请日： | 2017-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN107393525B | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 赵欢;王松;陈佐;谭彪 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/08;G10L25/63;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 邹大坚;胡君 |
| 地址： | 410082 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种融合特征评估和多层感知器的语音情感识别方法，步骤包括：S1.分别提取对应各类情感的训练语音集的多维情感特征参数，得到原始特征集；S2.对原始特征集中各情感特征参数进行评级排序，得到排序后的特征集；S3.分别从排序后的特征集中获取不同数量的多个特征子集，并使用多层感知器分别对各特征子集进行分类，根据分类结果选择最优的特征子集；S4.对最优的特征子集使用多层感知器训练情感分类模型，由训练得到的分类模型对待识别语音进行情感识别。本发明具有实现方法简单、能够融合特征评估和多层感知器实现情感识别，且情感识别精度以及效率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 特征 评估 多层 感知 语音 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种融合特征评估和多层感知器的语音情感识别方法，其特征在于，步骤包括：S1.特征提取：分别提取对应各类情感状态的训练语音集的多维情感特征参数，得到原始特征集；S2.特征评估：对所述原始特征集中各情感特征进行评级排序，得到排序后的特征集；S3.最优特征集选择：分别从所述排序后的特征集中获取不同数量的多个特征子集，并使用多层感知器分别对各所述特征子集进行分类，根据分类结果选择最优的特征子集；S4.情感识别：对选择得到的所述最优的特征子集使用多层感知器训练情感分类模型，由训练得到的分类模型对待识别语音进行情感识别。
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