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基于MVDR的語言情感特征提取

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  語音情感特征的提取和選擇是語音情感識別的關鍵問題,針對線性預測(LP)模型在語音情感譜包絡方面存在的不足。本論文提出了最小方差無失真響應(MVDR)譜方法來進行語音情感特征的提取;并通過人工蜂群(ABC)算法找到最優語音情感特征子集,消除特征冗余信息;利用徑向基函數(RBF)神經網絡對CASIA漢語情感語料庫中的4種情感語音即生氣、平靜、高興、害怕進行實驗識別。實驗結果表明,該方法比線性預測法有更高的識別率和更好的魯棒性。

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