【摘 要】
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语音情感识别日益受到人们的关注,在社会生活中发挥着重要作用。为了提高语音情感的识别率,提出一种改进的灰狼算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）优化支持向量机（Support Vector Ma
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院,桂林理工大学测绘地理信息学院
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语音情感识别日益受到人们的关注,在社会生活中发挥着重要作用。为了提高语音情感的识别率,提出一种改进的灰狼算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）优化支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的分类模型（IGWO-SVM）。介绍了灰狼算法的基本理论;嵌入选择算子和引入非线性收敛因子来提升IGWO的寻优性能;采用IGWO优化SVM参数,进而建立语音情感的分类模型。通过10个基准测试函数的仿真实验,验证了IGWO性能优于GWO。对于参比模型,IGWO-SVM模型能够有效提高
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