王治锋
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于特征分组的多核融合在线自适应识别算法被引量：1
- 2013年
- 为提高C-SVM的泛化性能,提出一种基于特征分组的多核融合在线自适应识别算法.此算法首先把特征按照待识别样本集的特性分为若干组,然后根据各组特征的特性采用不同的核函数训练C-SVM模型,并分别把各个模型支持向量间的相似度作为其权重系数,通过自适应样本不断调整权重系数和模型参数,使得C-SVM模型的参数能够随着待识别样本特性的变化而自适应地变化.将此算法应用于非特定人语音情感识别系统,与RBF核、多项式核和Sigmoid核的对比证明了多核融合在线自适应识别算法的优越性,通过与中性语句归一化方法相比证明了本文算法的有效性和稳定性.
- 王治锋毛启容詹永照
- 关键词：C-SVM在线自适应相似度矩阵语音情感识别
- 结合过完备字典与PCA的小样本语音情感识别方法被引量：5
- 2013年
- 针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题,提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维,再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法,从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法,并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性,在同等特征维数下,将方法与BP、SVM进行比较,并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明,所提出方法的识别率比SVM与BP高;与采用稀疏化前的特征相比,稀疏化后的特征向量更便于处理,平均识别率提高约15%,时间效率提高近原来的1/2,空间效率提升近原来的1/3.
- 毛启容赵小蕾白李娟王治锋詹永照
- 关键词：语音情感识别识别率
