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基于改进GMM在语音情感识别中的研究的中期报告
本文主要介绍基于改进GMM在语音情感识别中的研究的中期报告。该研究的目的在于提高语音情感识别的准确率和鲁棒性。具体研究方法包括以下几个方面：
1.数据预处理：对输入的语音信号进行预处理，去除噪声和不必要的声音，提高信号的质量和可靠性。
2.特征提取：通过特征提取算法将语音信号转化为特征向量，并使用其作为分类器的输入参数。常用特征包括MFCC、LPCC等。
3.GMM模型：使用GMM模型对语音信号进行建模，并提取其中的概率密度函数。可以将GMM看作是概率密度函数的加权和，每个分量对应一个高斯分布。
4.改进算法：针对传统GMM存在的一些不足，如模型参数的选择、局部极小点、数据不平衡等，本研究提出了一系列改进算法，如基于BayesianGMM的参数选择算法、基于EM算法的局部极小点处理算法、基于SMOTE的数据平衡算法等。
目前，我们已完成了数据预处理和特征提取部分的工作，并使用GMM模型对语音信号进行建模。接下来的工作将主要集中在改进算法的研究和实验验证。我们将采用国际公认的数据库和标准评测方法进行实验，验证改进算法的有效性和优越性。