文件名称:Speech-Emotion-Recognition
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基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息,尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤,这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的,这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型,One Class One Network 和 All Class One Network,并进行比较。实验结果表明,其可靠性达52 ~62 ,这说明用这种框架来识别语言表达中的情感是合适的。
关键词——BP模糊网络;主成分分析法;情感控制器-en_Speech Emotion Recognition Based on Principal Component Analysis and Back Propagation Neural Network
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息,尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤,这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的,这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型,One Class One Network 和 All Class One Network,并进行比较。实验结果表明,其可靠性达52 ~62 ,这说明用这种框架来识别语言表达中的情感是合适的。
关键词——BP模糊网络;主成分分析法;情感控制器-en_Speech Emotion Recognition Based on Principal Component Analysis and Back Propagation Neural Network
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