张卫
- 作品数：18 被引量：77H指数：5
- 供职机构：太原理工大学更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学化学工程更多>>
- 基于KELM决策融合的语音情感识别
- 2017年
- 针对语音情感信号的复杂性和单一分类器识别的局限性,提出一种核函数极限学习机(KELM)决策融合的方法用于语音情感识别。首先对语音信号提取不同的特征,并训练相应的基分类器,同时将输出转化为概率型输出;然后利用测试集在基分类器的输出概率值计算自适应动态权值;最后对各基分类器的输出进行线性加权融合得到最终的分类结果。利用该方法对柏林语音库中4种情感进行识别,实验结果表明,提出的融合KELM方法优于常用的单分类器以及多分类器融合方法,有效地提高了语音情感识别系统的性能。
- 张雪英张乐孙颖张卫
- 关键词：语音情感识别概率矩阵
- 基于模糊认知图的语音情感识别关键问题研究
- 近年来,随着人工智能技术的不断发展,对人机交互界面的要求也越来越高,作为智能人机交互的关键技术之一,语音情感识别已经成为一个研究热点。让计算机能够感知人类的情感状态,使机器与人类的交流更自然、更真实,一直是业界追求的目标...
- 张卫
- 关键词：HILBERT-HUANG变换模糊认知图
- 文献传递
- 融合模糊认知图用于语音情感识别
- 2017年
- 模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)作为一种图分析方法已在数据分类方面得到应用,为了提高其在语音情感识别中的分类精度,提出了融合FCM的方法。其中包括特征级融合和决策级融合两种方式。详细分析了这两种方式并提出将传统的模糊认知图的数值型输出转化为概率型输出,为不同特征提供了统一范围的初级识别结果。在此基础上,提出了自适应权值决策级融合方法。该方法充分考虑了分类器对不同特征的识别准确率差异。实验证明,提出的融合FCM方法相较于单一特征和单一分类器,具有更优的分类性能,同时大大降低了情感间的混淆程度。
- 张卫张雪英孙颖
- 关键词：模糊认知图语音情感识别决策级融合特征级融合
- 一种有效性脑网络的确定方法及系统
- 本发明公开一种有效性脑网络的确定方法及系统。该确定方法包括：获取脑电采集设备采集的EEG数据；筛选有用电极通道；对EEG数据进行预处理；采用小波变换方法对预处理后的EEG数据进行频率分解；构建初始有效性脑网络；将初始有效...
- 张雪英张静张卫回海生黄丽霞李凤莲陈桂军
- 文献传递
- 煤化作用早期分子间作用和化学作用协同效应的研究
- 目前国内外对早期煤化作用过程中的成烃作用及其机制进行了大量的研究，认为在这一阶段由于杂原子的脱除能形成大量的未熟—低熟原油和早期的热成因甲烷，可溶有机质与不可溶有机质之间具有相互转化的特征，存在“两极分化”作用，同时在该...
- 张卫
- 关键词：煤化作用分子间作用氢键含氧官能团红外分析煤成气
- 文献传递
- 基于极限学习机的语音情感识别被引量：3
- 2015年
- 提出基于ELM的广义神经网络语音情感识别模型,对基于ELM的单隐层前馈神经网络模型,采用多点交叉和多点变异遗传算法对模型参数进行优化;对基于核函数ELM的广义单隐层前馈神经网络,采用网格搜索寻找模型最优参数组合.对TYUT和EMO-DB情感语音库三种情感(高兴、生气和中性)的识别结果表明,所建立的基于ELM的语音情感识别模型,在泛化性能和训练速度上均优于SVM模型.
- 何淑琳张雪英孙颖张卫
- 关键词：语音情感识别支持向量机
- 基于模糊认知图信息融合的语音情感识别
- 为有效提高模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)的分类识别性能,同时保留其对情感的认知能力,该文提出了融合FCM方法.为实现决策级的FCM融合,将传统的模糊认知图的数值型输出转化为概率型输出,为不同...
- 张雪英张卫刘雪艳孙颖黄丽霞
- 关键词：语音信号情感识别模糊认知图
- 文献传递
- 基于聚合经验模态分解的情感语音特征提取被引量：4
- 2017年
- 特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法以非线性的处理方式提取特征。情感语音信号经EEMD分解后得到一组固有模态函数(IMF),利用相关系数法筛选出有效分量集合,对集合函数计算得到IMF能量特征(IMFE)。选用德国柏林语音库作为实验数据来源,将IMFE特征、韵律特征、梅尔倒谱系数特征以及三者的融合特征分别输入到支持向量机中,通过比较不同特征的识别结果验证IM FE特征的有效性。实验结果表明,IM FE特征与声学特征融合后的平均识别率达到91.67%,可有效区分不同的情感状态。
- 张乐张雪英孙颖张卫
- 关键词：特征提取声学特征
- 一种情感语音PAD值预测方法及系统
- 本发明公开了一种情感语音PAD值预测方法及系统。该方法包括：获取测试情感语音数据；对所述测试情感语音数据进行特征提取，得到测试特征数据；获取训练好的支持向量回归模型；通过所述训练好的支持向量回归模型对所述测试特征数据进行...
- 张雪英孙颖张卫张婷黄丽霞陈桂军
- 基于PAD情绪模型的情感语音识别被引量：9
- 2016年
- 简述梅尔频率倒谱系数、线性预测系数、韵律学特征、共振峰频率和过零峰值幅度特征,并将这五种语音特征应用于情感语音识别.根据识别结果从PAD情绪模型的三个维度进行相关性分析得到特征的权重系数,并将识别结果融合映射到PAD三维情绪空间,最终获得情感语音的PAD值.利用情感语音的PAD值可以从连续情感理论对情感语音进行描述分析,采用量化的方法揭示情感空间中各种情绪范畴的定位和关系.
- 宋静张雪英孙颖张卫
- 关键词：语音特征
