【摘 要】
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针对现有的情感特征仅从信号的角度对情感进行分析,不能直观反映情感状态的问题,提出将连续情感维度PAD引入情感识别.实验样本选用TYUT2.0数据库和柏林语音库中的3种情感(悲
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61371193);山西省青年基金资助项目(2013021016-2);山西省研究生教育创新资助项目(2018SY021);山西省应用基础研究青年基金资助项目(201601D202045)
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针对现有的情感特征仅从信号的角度对情感进行分析,不能直观反映情感状态的问题,提出将连续情感维度PAD引入情感识别.实验样本选用TYUT2.0数据库和柏林语音库中的3种情感(悲伤、愤怒和高兴),提取情感特征(韵律特征、共振峰、MFCC和非线性特征).为了获取客观、精确的PAD维度,利用灰色关联分析(GRA)选取影响P、A、D的主要特征,通过主成分分析(PCA)提取主要特征的主成分,将主成分作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入预测P、A、D.分别对情感特征、PAD维度及它们的融合,采用支持向量机进行情感
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