为了提高情感识别的正确率，针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷，提出了一种核典型相关分析算法（KCCA）的多特征（multi-features）融合情感识别方法（MF-KCCA）。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征，利用两种特征互补性，采用KCCA将它们进行融合，降低特征向量的维数，利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验，结果表明，MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。