文档摘要：在语音情感识别中,适当的特征提取能够有效地提高语音情感数据的特征表达.但是,提取的特征空间中仍然存在信息冗余、局部关系不明显、非线性关系等问题,因此在特征提取后使用降维技术变得至关重要.在语音情感识别中,针对CASIA语音情感数据库,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征、光谱对比度和色度特征,并采用不同降维技术进行特征降维.实验结果显示,均匀流形近似和投影(UMAP)在降维效果上明显优于主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA).但是,UMAP仍存在一些需要改进的地方.因此,在提高语音情感识别中的特征表达效果方面,需要针对具体需求选择合适的降维方法.
作者：张少华 余仁杰 任艺昊Author：
作者单位：西藏大学信息科学技术学院,拉萨850000
刊名：电脑编程技巧与维护
Journal：ComputerProgrammingSkills&Maintenance
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：
关键词：语音情感识别 特征提取 降维
机标分类号：TP391.41TN912.34TP183
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：语音情感识别基于混合特征的降维方法比较[
期刊论文] 电脑编程技巧与维护--2024, (6)张少华 余仁杰 任艺昊在语音情感识别中,适当的特征提取能够有效地提高语音情感数据的特征表达.但是,提取的特征空间中仍然存在信息冗余、局部关系不明显、非线性关系等问题,因此在特征提取后使用降维技术变得至关重要.在语音情感识别中,针对C...参考文献和引证文献
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