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根据输入样本对分类结果不同的影响程度，引入模糊隶属度，探讨了模糊支持向量机（FSVM）原理，并将其应用于汉语语音信号中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。仿真实验结果表明FSVM比支持向量机（SVM）有着更好的分类性能和更高的识别率。
基于模糊支持向量机的语音情感识别
【摘 要】
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根据输入样本对分类结果不同的影响程度，引入模糊隶属度，探讨了模糊支持向量机（FSVM）原理，并将其应用于汉语语音信号中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。仿真实验结
【机 构】
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台州学院物理与电子工程学院,杭州电子科技大学通信工程学院
【出 处】
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台州学院学报
【发表日期】
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2006年6期
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