AndroidVokaturi在Android中识别语音包含的情感

在语音情感识别的研究中存在特征集维度过高的问题。高维度的特征向量易造成参数过拟合。因此需要一种合适的特征提取与筛选的方法降低特征维度。自编码器是一种应用广泛的特征降维方法,由此本文提出一种基于栈式自编

基于ZCPA和CHMM的语音情感识别研究，康燕，张雪英，介绍了用连续隐马可夫模型(CHMM)进行语音情感识别的研究。本文主要讨论了情感语音的分类、语音资料的获取、情感语音特征的提取和应

为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策

语音情感识别日益受到人们的关注，在社会生活中发挥着重要作用。为了提高语音情感的识别率，提出一种改进的灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）优化支持向量机（Support Vecto

语音情感识别中特征参数的性别差异和规整，包永强，沈忱，摘要：在语音情感识别中，基音和共振峰参数是常用的特征参数。这些参数对于不同性别有较大的差异，需要根据说话人的性别对这些参

语音识别与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语

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模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，FCM）作为一种图分析方法已在数据分类方面得到应用，为了提高其在语音情感识别中的分类精度，提出了融合FCM的方法。其中包括特征级融合和决策级融合两种