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
针对声学特征(韵律特征和MFCC特征)对情感语音的分类识别性能不理想的问题,提出了一种将声学特征与情感语音PAD数据相结合的级联分类方法用于情感语音识别。首先提取情感语音的声学特征,对特征分别单独识别
自编码器算法是一种能够自动学习特征的机器学习算法,在癌症信息学研究中得到广泛应用。自编码器算法在癌症信息学研究中的应用,以及如何使用自编码器算法提高研究效率和准确性。此外,还介绍了一些常用的自编码器模
首先介绍了语音情感识别系统的组成,重点对情感特征和识别算法的研究现状进行了综述,分析了主要的语音情感特征,阐述了代表性的语音情感识别算法以及混合模型,并对其进行了分析比较。最后,指出了语音情感识别技术
主要针对人脸表情特征提取和表情分类方法进行了归纳,详细介绍了这两方面的主要算法及改进,并分析比较了各种算法的优势与不足。最后通过对国内外人脸表情识别应用中实际问题进行研究,给出了人脸表情识别方面仍然存
采用了一种基于SURF的人脸识别方法,其中所提取出的SURF特征向量对于图像的尺度与旋转变化均具有较好的适应性;通过采用LDA算法有效地缩短了运算时间;此外还采用K-means聚类方法对特征向量进行分
人脸识别是模式识别中的热点研究课题,人脸识别研究的关键是特征提取。子空间方法由于计算方便、提取特征稳定等在特征提取领域得到了广泛地应用。线性子空间分析方法的思想就是根据一定的性能目标来寻找一线性的空间
在Boosting算法中,我们将分类任务划分成多个子分类器,每个子分类器专注于一些难分类的样本,然后组合这些子分类器形成一个强的分类器。
语音识别不是单纯语音信号处理,仅采用传统识别方法受到噪声影响,导致语音识别精准度较低,针对该问题,提出了基于语义关联的终端模糊语音高精度识别方法。根据终端模糊语音识别原理,分别从时域和频域角度对语音信
本资源是西安电子科技大学硕士生做的论文,希望可以帮助大家!