基于遗传优化的多级SVM语音情感识别

来源：电子测量技术杂志2017年第10期北京时间：

作者：谈利芳

单位：华中师范大学物理科学与技术学院 武汉 430079

摘要：针对语音情感识别中特征维数高、识别率较低的问题，提出利用遗传算法进行特征降维，并构建二叉树结构的多级支持向量机（SVM）分类器进行语音多类情感识别的方案。首先对语音信号预处理后提取常用的情感特征，由于涉及特征较多，存在数据的冗余，采用遗传算法对提取的特征进行优化筛选；然后使用选出的最具情感区分能力的特征训练二叉树结构的多级SVM分类模型。在包含7种情感的柏林情感语料库上进行实验，结果证明提出的语音情感识别方案的有效性。

关键词：语音情感识别;遗传算法;特征降维;支持向量机

基金资助：国家科技支持计划课题(2015BAK33B03)、湖北省科技馆特色创新展品展项的设计和建设项目资助