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基于SVM的语音情感识别研究的综述报告 概述 情感识别是一种能够准确识别说话者情绪状态的技术,它已经在多个领域得到了广泛应用,如人机交互、医疗健康、社交网络、广告营销等。语音情感识别主要是利用机器学习算法从说话者语音数据中提取有关情感状态的特征,并通过训练算法来识别说话者的情感状态。目前,支持向量机(SVM)是一种被广泛应用于语音情感识别的机器学习算法。 SVM算法简介 SVM是一种用于分类、回归和异常检测的监督机器学习算法。SVM基于结构化的风险最小化原理,它不考虑数据的概率分布,而是通过在训练集中选择最小的训练误差来选择最优的决策边界。在实际应用中,SVM已经被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。与其他机器学习算法相比,SVM具有更强的泛化性能,能够在复杂的非线性数据集上提供较高的精度。 SVM在语音情感识别中的应用 语音情感识别是一种广泛应用SVM的领域。SVM已经应用于许多不同的语音情感识别任务,如基于语音的情感识别、音乐情感识别等。具体来说,SVM主要用于从语音信号中提取情感相关的特征,如基频、共振峰频率、能量等。 最近,一些研究者已经开始使用SVM算法来进行语音情感识别。例如,Wen等人使用SVM算法来识别说话人的情感状态。他们从说话者的语音信号中提取了多个情感特征,如基频、共振峰频率、能量、语音强度等。然后,他们训练了一个基于SVM的分类器,利用这些情感特征来识别说话者的情感状态。实验结果表明,基于SVM的系统可以实现高精度的情感识别。 此外,SVM还可以与其他机器学习算法结合使用来实现更高效的语音情感识别。例如,Xu等人使用组合SVM算法来进行语音情感识别。他们将多个SVM分类器组合在一起,利用它们之间的相互补充性来提高情感识别精度。 结论 总体而言,SVM是一种常用于语音情感识别的机器学习算法,因其强大的泛化性能和它在多个分类问题中的表现而得到了广泛的应用。对于语音情感识别研究,使用SVM算法从语音信号中提取并分类情感识别特征是一种非常有效的方法。在未来的研究中,可以继续探索SVM的性能,并尝试将其与其他机器学习算法相结合,以获得更高精度的情感识别结果。