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基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别
付丽琴 毛峡 陈立江
计算机应用
根据情感的连续空间模型，提出一种改进的排序式选举算法，实现多个情感分类器的融合，取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）为基础，设计了三种分类器；然后用改进的排序式选举算法，实现对三种分类器的融合。分别利用普通话情感语音库和德语情感语音库进行实验，结果表明，与几种传统融合算法相比，改进的排序式选举法能够取得更好的融合效果，其识别性能明显优于单分类器。该算法不仅简单，而且可移植性好，可用于其他任意多个情感分类器的融合。
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