基于SVM和DBN的情绪识别研究

来源 :中国石油大学(华东) | 被引量 : 0次 | 上传用户:XP19830828
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当前,随着信息技术的快速发展,对于人机交互能力的要求不断提高,情感信息处理这个课题已经成为人机交互领域研究的重要组成部分,越来越多的国内外的研究机构开始钻研这个热门课题,情绪识别有着其广阔的应用前景,情绪识别因为各国民族习惯以及表达情感的方式不尽相同,因此,分析和研究情感信息,必定会因为语言的不同而导致研究得出的结论不同。虽然,国外关于情绪识别的研究技术已经趋于成熟,但是其主要针对的语言是英语,还没有针对汉语的情绪识别的研究,这也是国内为什么要研究情绪识别的原因之一,开发出适合于中国人使用的情绪识别软件,帮助人们更好的了解自己的情绪,也会使得人与人之间的沟通与交流变的更加简单。由于目前国内关于汉语情绪识别,虽然所采用的方法各有不同,但是情绪识别的识别率却都不尽如人意,为了找到一种可以有效的提高情绪识别的识别率的算法,因此,本文以此为出发点,利用语音特征参数作为基本特征,对汉语情绪识别技术进行研究。通过分别实现基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的多分类算法和深度置信网络(DBN,Deep Belief Nets)算法下的情绪识别技术,对于采用这两种算法实现的情绪识别的识别率和优缺点进行综合比较分析,进一步实现结合了SVM与DBN的情绪识别算法,并将该算法的结果与前面两种算法的识别结果进行比较分析,最终得出适合用于提高汉语情绪识别的识别率的算法。本文对于汉语情绪识别领域进行了比较深入的研究,并分别设计和实现了基于SVM和DBN的汉语情绪识别算法,在此基础上,进一步的设计和实现了结合了这两种算法的情绪识别算法,取得了比较好的识别效果,对于今后该领域的研究具有一定的参考价值。
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