GMM-UBM多维概率输出增强的SVM语音情感识别

"论文研究-基于两种GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别.pdf" 本文提出了一种创新的语音情感识别方法，它结合了Gaussian Mixture Model (GMM) 和Support Vector Machine (SVM) 的优势，以克服GMM在情感识别中的区分能力不足的问题。GMM通常用于建模语音信号的统计特性，但其在复杂情感识别任务中的性能有限。为了改进这一点，研究者引入了GMM-Universal Background Model (GMM-UBM) 的两种多维概率输出作为SVM分类器的输入特征。 GMM-UBM是一种强大的统计建模工具，它可以捕捉语音特征参数的分布。该方法首先利用GMM-UBM对每条语音的情感特征参数进行建模，生成两种不同维度的概率输出：一种是与特征向量同维的输出，另一种是与GMM的阶数同维的输出。这两种概率输出都包含了丰富的语音信息，能够更好地刻画语音的情感变化。 接着，这些多维概率输出被输入到SVM分类器中。SVM以其强大的分类能力和泛化性能而著称，能有效地处理高维数据，并在决策边界上有优秀的性能。通过SVM，研究人员可以训练一个高效的情感识别模型，该模型在识别复杂情感模式时表现出更强的能力。 在实验部分，该方法在柏林情感语音库和汉语情感语料库上进行了验证。实验结果显示，基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法相比于传统的仅使用GMM的方法，平均识别率提升了1.7%至3.7%。这一提升表明，结合GMM的统计建模和SVM的分类能力可以显著提高语音情感识别的准确度。 关键词：语音情感识别，特征向量同维GMM-UBM多维概率输出，GMM阶数同维GMM-UBM多维概率输出，支持向量机（SVM） 这篇论文的工作对于理解如何结合不同的统计模型和机器学习技术来改善语音情感识别具有重要的理论和实践意义。通过这种方法，未来的研究可以进一步探索更复杂的特征表示和更高效的分类算法，以提升情感识别系统的性能。同时，该研究也为语音处理和情感计算领域的其他应用提供了有益的借鉴。