应用改进混合蛙跳算法的实用语音情感识别
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力.首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,Ⅳ)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络法等进行对比.实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8％,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和BP神经网络法各1.7％,2.7％,3.4％,4.7％,7.8％,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率.
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国家自然科学基金61231002,61273266,51075068;教育部博士点专项基金20110092130004
2014-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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