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基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别: 收藏
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引用; 《计算机应用》2009年第2期29卷 381-385页; 作者：付丽琴毛峡陈立江北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083; 根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的...; 根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的融合。分别利用普通话情感语音库和德语情感语音库进行实验,结果表明,与几种传统融合算法相比,改进的排序式选举法能够取得更好的融合效果,其识别性能明显优于单分类器。该算法不仅简单,而且可移植性好,可用于其他任意多个情感分类器的融合。; 来源：详细信息评论

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