江苏大学学报（自然科学版）
江囌大學學報（自然科學版）
강소대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
1期
60-65
,共6页
毛启容%赵小蕾%白李娟%王治锋%詹永照
毛啟容%趙小蕾%白李娟%王治鋒%詹永照
모계용%조소뢰%백리연%왕치봉%첨영조
语音情感识别%过完备字典%PCA降维%稀疏表示%识别率
語音情感識彆%過完備字典%PCA降維%稀疏錶示%識彆率
어음정감식별%과완비자전%PCA강유%희소표시%식별솔
针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题,提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维,再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法,从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法,并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性,在同等特征维数下,将方法与BP、SVM进行比较,并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明,所提出方法的识别率比SVM与BP高；与采用稀疏化前的特征相比,稀疏化后的特征向量更便于处理,平均识别率提高约15％,时间效率提高近原来的1/2,空间效率提升近原来的1/3.
針對稀疏錶示識彆方法需要大量樣本訓練過完備字典且特徵冗餘度較高的問題,提齣瞭結閤過完備字典學習與PCA降維的小樣本語音情感識彆算法.該方法首先用PCA降維方法將特徵降維,再將處理後的特徵用于過完備字典訓練與稀疏錶示識彆方法,從而給齣瞭語音情感特徵的稀疏錶示方法,併確定瞭新算法的具體步驟.為驗證其有效性,在同等特徵維數下,將方法與BP、SVM進行比較,併對比、分析語音情感特徵稀疏化前後對語音情感識彆率、時間效率以及空間效率的影響.試驗結果錶明,所提齣方法的識彆率比SVM與BP高；與採用稀疏化前的特徵相比,稀疏化後的特徵嚮量更便于處理,平均識彆率提高約15％,時間效率提高近原來的1/2,空間效率提升近原來的1/3.
침대희소표시식별방법수요대량양본훈련과완비자전차특정용여도교고적문제,제출료결합과완비자전학습여PCA강유적소양본어음정감식별산법.해방법수선용PCA강유방법장특정강유,재장처리후적특정용우과완비자전훈련여희소표시식별방법,종이급출료어음정감특정적희소표시방법,병학정료신산법적구체보취.위험증기유효성,재동등특정유수하,장방법여BP、SVM진행비교,병대비、분석어음정감특정희소화전후대어음정감식별솔、시간효솔이급공간효솔적영향.시험결과표명,소제출방법적식별솔비SVM여BP고；여채용희소화전적특정상비,희소화후적특정향량경편우처리,평균식별솔제고약15％,시간효솔제고근원래적1/2,공간효솔제승근원래적1/3.
