摘要: 在语音情感识别中,如何选取有效的情感特征是识别过程的重要环节。迄今为止,一些常用的特征选择算法虽然能够帮助提高识别性能,但也存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点。因此提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征选择方法,亦即对原始特征集合先进行PCA变换,再利用变换矩阵分析出原始特征进行变换时各自的权重,最后根据权重的大小对原始特征进行选择。实验结果表明,选择出的特征对识别率具有较大的贡献,属于重要特征。
罗宪华,杨大利,徐明星,徐露. 面向非特定人语音情感识别的PCA特征选择方法[J]. 计算机科学, 2011, 38(8): 212-213. https://doi.org/
LUO Xian-hua,YANG Da-li,XU Ming-xing,XU Lu. PCA Based Feature Selection Algorithm on Speaker-independent Speech Emotion Recognition[J]. Computer Science, 2011, 38(8): 212-213. https://doi.org/