【摘 要】
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语音情感识别是当下比较热门的一个研究话题,随机森林是在机器学习领域较早提出的分类算法,本文将随机森林算法应用在语音情感识别当中,采用INTERSPEECH挑战赛三个年份的特征集对语音数据集进行了特征提取,并针对随机森林对噪声敏感以及在高维特征上表现差的问题,提出了一种基于PCA降维的方法来降低噪声在降维后的特征中的权重,对有效特征进行了富集,提取更低维度的二层特征.结果表明,此方法提高了模型训练的准确率,更是极大地提高了模型训练的速度.
【机 构】
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青岛理工大学,山东 青岛 266520;曲阜师范大学,山东 日照 276800
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语音情感识别是当下比较热门的一个研究话题,随机森林是在机器学习领域较早提出的分类算法,本文将随机森林算法应用在语音情感识别当中,采用INTERSPEECH挑战赛三个年份的特征集对语音数据集进行了特征提取,并针对随机森林对噪声敏感以及在高维特征上表现差的问题,提出了一种基于PCA降维的方法来降低噪声在降维后的特征中的权重,对有效特征进行了富集,提取更低维度的二层特征.结果表明,此方法提高了模型训练的准确率,更是极大地提高了模型训练的速度.
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