SVM与GMM融合的语音情绪识别技术在呼叫中心的应用

"语音情绪识别算法概述-xilinx fifo ip核文档说明" 在语音情绪识别领域，常见的模型分为生成模型和判决模型。生成模型主要包括隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)，它们在处理序列数据时表现出色。而判决模型则包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、主分量分析(PCA)以及K-近邻(KNN)等，这些方法更侧重于直接对特征进行分类。在有限训练样本且需解决非线性问题的情景下，如呼叫中心客服代表的情绪自动检测，SVM被认为是一个较为理想的模型选择，因为它在小样本情况下能获取最优解，并且可以通过非线性变换处理非线性问题。 SVM(支持向量机)是一种有效的监督学习算法，尤其适用于处理分类问题。在语音情绪识别中，由于情感特征参数可能具有高维度，直接使用线性方法可能无法有效地进行分类。SVM通过非线性映射将原始的低维输入样本转换到高维特征空间，使得原本在原始空间中的非线性可分问题在新的高维空间中变得线性可分。SVM的基本思想是找到一个最大边距超平面，这个超平面能够最好地将不同情感状态的语音样本分开。它是一个二次优化问题，确保了找到的是全局最优解，即使在样本数量有限的情况下也是如此。 在实际应用中，为了提高识别性能，有时会将多种模型融合，例如GMM（高斯混合模型）与SVM结合。GMM可以用来估计语音特征的概率分布，而SVM则用于最终的分类决策。这种组合策略可以在保持较高识别率的同时，平衡系统的性能需求。 这篇描述涉及的硕士论文《呼叫中心客服语音情绪检测方法研究》由尹立民撰写，指导教师为王轩教授，副导师为魏华高级工程师，属于计算机技术领域的工程硕士论文。论文探讨了在呼叫中心环境下，如何通过快速准确的语音情感识别技术来自动监测通话质量。作者采用了BIC准则和基于GLR距离的算法进行语音分割聚类，以提取客服的语音，并对其进行情绪识别检测。这表明在实际的工程应用中，除了理论模型的选择外，还需要考虑数据预处理和特定环境下的优化策略。