计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
12期
144-146
,共3页
王海鹤%陆捷荣%詹永照%毛启容
王海鶴%陸捷榮%詹永照%毛啟容
왕해학%륙첩영%첨영조%모계용
语音情感识别%增量流形学习%特征降维%等距映射%支持向量机
語音情感識彆%增量流形學習%特徵降維%等距映射%支持嚮量機
어음정감식별%증량류형학습%특정강유%등거영사%지지향량궤
非线性流形学习可以准确反映现实非线性数据本质并进行较好的降维,但在语音情感识别过程中难以有效处理不断增加的语音数据集,也不能充分利用训练过程中的情感特征信息.针对上述情况,提出一种基干增量流形学习的语音情感特征降维方法.该方法利用等距映射将训练样本特征维数降至目标维数后,通过增量流形学习的方法分批求得测试样本的低维特征.实验结果表明,相比同类方法,该方法具有较低的运算复杂度和较高的识别率.
非線性流形學習可以準確反映現實非線性數據本質併進行較好的降維,但在語音情感識彆過程中難以有效處理不斷增加的語音數據集,也不能充分利用訓練過程中的情感特徵信息.針對上述情況,提齣一種基榦增量流形學習的語音情感特徵降維方法.該方法利用等距映射將訓練樣本特徵維數降至目標維數後,通過增量流形學習的方法分批求得測試樣本的低維特徵.實驗結果錶明,相比同類方法,該方法具有較低的運算複雜度和較高的識彆率.
비선성류형학습가이준학반영현실비선성수거본질병진행교호적강유,단재어음정감식별과정중난이유효처리불단증가적어음수거집,야불능충분이용훈련과정중적정감특정신식.침대상술정황,제출일충기간증량류형학습적어음정감특정강유방법.해방법이용등거영사장훈련양본특정유수강지목표유수후,통과증량류형학습적방법분비구득측시양본적저유특정.실험결과표명,상비동류방법,해방법구유교저적운산복잡도화교고적식별솔.
