一种基于半监督特征选择的语音情感识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410216935.3
IPC分类号：G10L25/63;G10L17/14;G10L17/02;G10L17/04
申请日期：
2014-05-21
申请人：
华南理工大学

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著录项信息

专利名称	一种基于半监督特征选择的语音情感识别方法
申请号	CN201410216935.3	申请日期	2014-05-21
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-08-27	公开/公告号	CN104008754A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L25/63 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G10 乐器；声学 G10L 语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码〔4〕 G10L25/00 不限于组G10L 15/00-G10L 21/00的语言或者声音分析技术（当利用语音检测器来感知一些信号特殊特征的基于半导体的静噪放大器，如无信号时的感知入H03G3/34） G10L25/48 专门适用于特定用途〔2013.01〕 G10L25/51 比较或判别〔2013.01〕 G10L25/63 情感状态估计〔2013.01〕	IPC分类号	G;1;0;L;2;5;/;6;3;;;G;1;0;L;1;7;/;1;4;;;G;1;0;L;1;7;/;0;2;;;G;1;0;L;1;7;/;0;4查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	文贵华;孙亚新
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	蔡茂略

摘要

本发明公开了一种基于半监督特征选择的语音情感识别方法，该方法针对每个说话人训练一个特定的分类器，可以很好的减小由于说话人之间的不同对语音情感识别造成的负面影响。训练步骤如下：提取有标签样本和某一说话人的无标签样本的特征，使用多个统计函数获得所有特征的统计结果，再执行归一化算法；然后使用半监督特征选择算法选择能够突出该测试说话人语音情感的特征，该半监督特征选择算法能够同时考虑数据的流形结构，数据的类别结构，以及利用该测试说话人的无标签数据所提供的信息；最后使用支持向量机训练该测试说话人的语音情感识别的分类器。本发明在用于说话人归一化算法的样本数量较少时也能获得较高的识别精度。

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