改进F-score算法在语音情感识别中的应用与优势分析

"这篇论文探讨了改进的F-score算法在语音情感识别中的应用，通过结合最大相关最小冗余（mRMR）算法的思想，解决了原F-score算法无法揭示特征间互信息的问题，从而提高了特征选择的效率和语音情感识别的准确性。实验在德语情感语音库EMO-DB上进行，验证了改进算法的有效性。" 在语音情感识别领域，计算机自动识别语音的情感状态是人机交互的重要组成部分，具有广泛的应用前景，如互动电影、情感翻译、心理检测等。为了提升识别的准确性和效率，特征选择是关键步骤，它旨在从原始特征集中筛选出最相关的子集，减少无关和冗余特征。 特征选择方法通常分为Filter和Wrapper两类。Filter方法如F-score算法，其优点在于计算速度快，但可能选择的特征子集分类能力相对较弱。相比之下，Wrapper方法虽然分类能力强，但计算复杂度高。F-score算法基于特征的区分能力来评估，但不考虑特征间的相互信息，这可能导致选择出的特征子集仍存在冗余。 针对这一问题，论文提出了一种改进的F-score算法，即F-score+，它结合了mRMR算法，引入互信息度量，用于发现并去除特征间的冗余，增强了特征选择的效果。mRMR算法旨在找到相关性最高且冗余度最低的特征子集，与F-score相结合，可以更好地优化特征子集的选择。 实验在德语情感语音库EMO-DB上进行，该库包含了多种情感状态的语音样本，为研究提供了丰富的数据基础。结果显示，改进后的F-score+算法相比于传统F-score，实现了较大的特征降维，有效地选择了有效特征子集，提升了语音情感识别的准确率，证明了该方法的有效性。 改进的F-score+算法在语音情感识别中展现出优越的性能，不仅提高了特征选择的效率，还提升了识别系统的整体性能。这对于进一步优化人机交互的情感理解，以及推动语音情感识别技术的发展具有重要意义。