针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点，提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法:基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法。该方法将GMM-UBM模型对一条语音的情感特征参数的两种多维概率输出（与特征向量同维、与GMM阶数同维）作为SVM分类器的特征参数，既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力，又保留了SVM判决能力强的特点。在柏林情感语音库与汉语情感语料库上进行的实验结果表明，该方法在语音情感识别上的平均识别率较标准GMM方法提高1.7%3.7%。