您的位置: 专家智库 > >

陆捷荣

作品数:2 被引量:8H指数:2
供职机构:江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文基金:江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇语音
  • 2篇语音情感
  • 2篇语音情感识别
  • 2篇情感识别
  • 1篇等距
  • 1篇等距映射
  • 1篇映射
  • 1篇语段
  • 1篇证据理论
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇特征降维
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇流形
  • 1篇流形学习
  • 1篇降维
  • 1篇降维方法
  • 1篇D-S
  • 1篇D-S证据

机构

  • 2篇江苏大学

作者

  • 2篇毛启容
  • 2篇詹永照
  • 2篇陆捷荣
  • 1篇王海鹤

传媒

  • 2篇计算机工程

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于D-S证据的多语段融合语音情感识别被引量:3
2010年
为获得更丰富的情感信息、有效识别长语音的情感状态,提出基于D-S证据理论的多粒度语段融合语音情感识别方法。采用2种分段方法对语音样本分段,用SVM对语段进行识别,再利用D-S证据理论对各语音段识别结果进行决策融合,得到2种分段方法下语音的情感识别结果,将这2个识别结果进一步融合得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较好的整体识别性能,能有效提高语音情感的识别率。
陆捷荣詹永照毛启容
关键词:语音情感识别D-S证据理论
基于增量流形学习的语音情感特征降维方法被引量:5
2011年
非线性流形学习可以准确反映现实非线性数据本质并进行较好的降维,但在语音情感识别过程中难以有效处理不断增加的语音数据集,也不能充分利用训练过程中的情感特征信息。针对上述情况,提出一种基于增量流形学习的语音情感特征降维方法。该方法利用等距映射将训练样本特征维数降至目标维数后,通过增量流形学习的方法分批求得测试样本的低维特征。实验结果表明,相比同类方法,该方法具有较低的运算复杂度和较高的识别率。
王海鹤陆捷荣詹永照毛启容
关键词:语音情感识别特征降维等距映射支持向量机
共1页<1>
聚类工具0