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基于MFCCG-PCA的语音情感识别.pdf
网络出版地址:/kcms/doi/10.13209/j.0479-8023.2015.034.html
北京大学学报(自然科学版)
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis
doi: 10.13209/j.0479-8023.2015.034
基于MFCCG-PCA 的语音情感识别
陈炜亮 孙晓†
合肥工业大学情感计算与人工智能实验室 , 合肥 230001; †通信作者 , E-mail: sunx@
摘要 针对语音情感值具有维度大、难处理的问题, 通过结合 MFCC 改进算法和PCA 模型, 进行二次优化,
提出一种新的语音情感值提取模型MFCCG-PCA 。多组实验表明, 相比一般的MFCC 模型, MFCCG-PCA 模
型在语音情感识别方面的性能有较大提高。
关键词 语音情感; 梅尔频率倒谱系数; 主成分析; MFCCG-PCA; 支持向量机; CASIA 汉语情感语料库
中图分类号 TP391
Mandarin Speech Emotion Recognition Based On MFCCG-PCA
CHEN Weiliang, SUN Xiao†
Hefei University of Technology, Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machine, Hefei 230001;
† Corresponding author, E-mail: sunx@
Abstract To solve the problem that the dimension of the speech emotion characteristic value is big and it is
difficult to train, a new speech emotion recognition model, MFCCG-PCA model, is put forward by the combination
of the MFCC model and the PCA model. Multiple sets of experiments show that the MFCCG-PCA model has
larger performance improvement than general MFCC model in the aspect of speech emotion recognition.
Key words speech emotion recognition; MFCC; PCA; MFCCG-PCA; SVM; CASIA
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