语音情感识别：特征选择与极限学习机的结合

"语音情感识别的研究中，特征选择和机器学习模型的应用对于提高识别效果至关重要。本文提出了一种结合相关分析和Fisher准则的特征选择方法，以及基于极限学习机的决策树情感识别模型。实验在CASIA中文语音数据库上进行，证明了该方法在不同情感状态的识别上具有高效性和准确性。" 语音情感识别是一种技术，旨在通过分析人类的语音来确定说话者的情绪状态。特征选择在这个领域起着核心作用，因为它可以帮助减少不必要数据的复杂性，降低计算成本，同时提高模型的性能。文章指出，过去的研究往往忽视了同一音频源产生的特征之间的相互作用，这可能导致冗余特征的产生。为解决这个问题，作者提出了一种新的特征选择策略，即基于相关分析和Fisher准则的方法。这种方法能够识别和去除高度相关的冗余特征，从而保留更具代表性的特征集。 相关分析是统计学中用于测量变量间关系强度的一种工具，它可以发现特征之间的关联性，帮助消除重复信息。Fisher准则则是一种用于特征选择的经典方法，它基于特征的区分能力，选取能最大程度区分不同类别的特征。结合这两种方法，可以有效地筛选出对情感识别至关重要的特征。 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是一种单隐藏层前馈神经网络的学习算法，以其快速训练速度和良好性能而受到关注。在本文中，ELM被应用于构建决策树模型进行情感识别。由于ELM的高效学习特性，它能够处理大量特征，并且在处理非线性问题时表现优秀。在对CASIA中文语音数据库进行的情感识别实验中，结合特征选择的ELM决策树模型显示出显著的识别率提升，平均达到89.6%，这表明该方法能够有效地区分不同说话者的情感状态。 此外，这种方法的潜在应用在于实现独立于说话者的计算机或机器人交互。未来的智能系统，如虚拟助手或服务机器人，可以利用这种技术更准确地理解和响应用户的情感，从而提高人机交互的质量和用户体验。 总结来说，"基于特征选择和极限学习机决策树的语音情感识别"这一研究通过结合相关分析和Fisher准则优化特征选择，利用ELM决策树提高情感识别的准确性。这种方法不仅有助于降低计算复杂性，还能提高模型的泛化能力，为语音情感识别领域提供了一种新的有效工具。