罗宪华
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中国人民公安大学教务处更多>>
- 发文基金：北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术政治法律更多>>
- 基于特定人的语音情感识别系统构建被引量：3
- 2015年
- 经公安部门统计,重复性犯罪的人数呈上升趋势。有些犯罪嫌疑人在接受民警审讯时表现得相对冷静,这就使民警单凭感觉不能准确了解其心理、情感状态。研究表明,人类语音中包含的情感特征是客观的,可以真实地反映出紧张、焦虑等负面情感。因此,构建了一个基于特定犯罪嫌疑人的语音情感识别系统,先录制若干特定犯罪嫌疑人的口供语音,通过人工听取、标记,组成一个情感语音数据库,然后为这些嫌疑人训练语音情感模型,最后在嫌疑人接受审讯时,识别他们的情感。实验结果表明,该系统具备较高的识别性能和广泛的应用前景,对案件的侦破起到较好的辅助作用。
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- 关键词：语音情感识别支持向量机审讯
- 面向非特定人的语音情感识别特征研究被引量：5
- 2011年
- 在模式识别中,对于一些常用的特征选择算法存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征选择方法。对训练数据进行PCA变换;以识别率为准则,考察不同的累积方差贡献率对识别精度的影响;根据识别率的最高点选择相应的变换矩阵进行分析;利用变换矩阵分析出各种原始特征的变换权重,根据权重的大小选择出重要的特征。实验结果表明,选择出的特征子集对不同分类器具备稳定性,并且对识别率具有较高贡献。
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- 关键词：情感识别主成分分析
- 面向非特定人语音情感识别的PCA特征选择方法被引量：8
- 2011年
- 在语音情感识别中,如何选取有效的情感特征是识别过程的重要环节。迄今为止,一些常用的特征选择算法虽然能够帮助提高识别性能,但也存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点。因此提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征选择方法,亦即对原始特征集合先进行PCA变换,再利用变换矩阵分析出原始特征进行变换时各自的权重,最后根据权重的大小对原始特征进行选择。实验结果表明,选择出的特征对识别率具有较大的贡献,属于重要特征。
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- 关键词：情感识别主成分分析
