10.3969/j.issn.1000-3932.2018.03.009
基于GA-CFS的语音情感识别系统设计
在利用机器学习方法进行语音情感识别时,会采用大量的特征,这些特征的冗余降低了识别准确率,加大了计算量和建模时间.利用互相关特征选择(Correlation-Based Feature Selection,CFS)方法对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行改进,对输入特征进行降维,可使原有的机器学习算法快速收敛,提高了识别正确率.在此基础上设计基于LabVIEW的语音情感识别系统,实验证明:该系统可以对语音信号进行有效的情感识别.
语音情感识别、机器学习、遗传算法、互相关特征算法、识别正确率
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TH865
2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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