【摘 要】
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为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法。该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM（Support Vector Mac
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法。该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM（Support Vector Machine,支持向量机）方法对情感信号进行建模与识别。在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON（All Class in one Network,＂一对多＂）和OCON（One class in one network,＂一对一＂）方法识别正确率分别提高了7.06%和7.21%。实验结果表明基于S
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