%0 Journal Article
%T 基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别
%A 张小龙
%A 赵涓涓
%A 马瑞良
%J 北京理工大学学报
%D 2017
%R 10.15918/j.tbit1001-0645.2017.04.011
%X 为有效提高语音情感识别的准确性，达到人机和谐交互的目的，本文提出了一种基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别方法，有效地避免了界泛化误差、分类器数目多、受限优化等问题，提高了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧6种基本情感识别效率。实验结果表明，该方法识别准确率为87.58%，与传统的支持向量机和人工神经网络方法相比，有更高的抗噪声能力和稳定性，能得到更高的识别准确率，而且有较强的实用性和推广能力
%K 人机交互 情感识别 支持向量机 决策树
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170411&flag=1