基于ABC优化MVDR的语音情感识别研究
语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
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