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结合MFCC和特征的语音情感识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:4.14 MB | 2021-06-11

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  在语音情感识别中提取梅尔频率倒谱系数(MFC℃)会丢失谱特征信息,导致情感识别准确率较低。为此,提出一种结合MFCC和语谱图特征的语音情感识别方法。从音频信号中提取MFCC特征,将信号转换为语谱图利用卷积神经网络提取图像特征。在此基础上,使用多核学习算法融合音频特征,并将生成的核函数应用于支持向量机进行情感分类。在2种语音情感数据集上的实验结果表明,与单一特征的分类器相比,该方法的语音情感识别准确率高达96%。

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