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一种基于半监督特征选择的语音情感识别方法
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申请号:201410216935.3 申请日:2014-05-21
摘要:本发明公开了一种基于半监督特征选择的语音情感识别方法,该方法针对每个说话人训练一个特定的分类器,可以很好的减小由于说话人之间的不同对语音情感识别造成的负面影响。训练步骤如下:提取有标签样本和某一说话人的无标签样本的特征,使用多个统计函数获得所有特征的统计结果,再执行归一化算法;然后使用半监督特征选择算法选择能够突出该测试说话人语音情感的特征,该半监督特征选择算法能够同时考虑数据的流形结构,数据的类别结构,以及利用该测试说话人的无标签数据所提供的信息;最后使用支持向量机训练该测试说话人的语音情感识别的分类器。本发明在用于说话人归一化算法的样本数量较少时也能获得较高的识别精度。
申请人: 华南理工大学
地址: 510640 广东省广州市天河区五山路381号
发明(设计)人: 文贵华 孙亚新
主分类号: G10L25/63(2013.01)I
分类号: G10L25/63(2013.01)I G10L17/14(2013.01)I G10L17/02(2013.01)I G10L17/04(2013.01)I
  • 法律状态
2017-01-18  授权
2014-09-24  实质审查的生效IPC(主分类):G10L 25/63申请日:20140521
2014-08-27  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种基于半监督特征选择的语音情感识别方法,其特征在于,包括步骤:(1)训练阶段:(1?1)提取所有有标签样本的语音信号特征以及某一待识别情感说话人的无标签样本的语音信号特征;(1?2)对所有特征执行特征统计;(1?3)对所有的特征统计结果执行归一化算法;(1?4)使用半监督特征选择算法突出该待识别情感说话人语音情感变化的特征,得到特征选择向量;(1?5)使用特征选择结果训练针对该待识别情感说话人的语音情感分类器;(1?6)所有需识别情感的说话人均按照上述步骤(1?1)—(1?5)得到对应的分类器;(2)识别阶段:提取待识别样本的语音信号特征,对特征进行特征统计,对特征统计结果执行归一化算法,然后根据步骤(1?4)得到的特征选择向量计算特征选择结果,然后将特征选择结果代入步骤(1?6)得到的该说话人对应的分类器,即获得待识别样本的情感类别。
公开号  104008754A
公开日  2014-08-27
专利代理机构  广州市华学知识产权代理有限公司 44245
代理人  蔡茂略
颁证日  
优先权  
国际申请  
国际公布  
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