【摘 要】
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为了在语音情感识别中获得高效、紧凑的低维特征,提出了一种新的基于不确定线性判别分析的特征约简方法.用与传统LDA相同的原则,在最大判别方向的估计中引入带噪声或失真输入
【机 构】
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东南大学水声信号处理教育部重点实验室; 新疆大学信息科学与工程学院;
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.61673108,61231002)
论文部分内容阅读
为了在语音情感识别中获得高效、紧凑的低维特征,提出了一种新的基于不确定线性判别分析的特征约简方法.用与传统LDA相同的原则,在最大判别方向的估计中引入带噪声或失真输入数据的不确定性.在维吾尔语语音情感识别任务上验证了不确定性判别分析的有效性.在该情感数据上,分析了维吾尔语的语音情感特征,着重对维吾尔语语音的基音频率和共振峰频率进行了详细分析.利用不确定性线性判别分析对特征维数进行了降维研究,获得了比其他的常用降维技术更好的结果.通过不确定性线性判别分析获得的低维数据供给支持向量机,实现了维吾尔语的语音情感识别.实验结果表明,采用适当的不确定性估计算法时,在维吾尔语音情感识别任务上,不确定性线性判别分析(ULDA)算法优于传统LDA降维算法.
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