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《第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)》 2011年
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语音情感识别中UBM训练集的组成研究

戴明洋  杨大利  徐明星  
【摘要】:语音情感识别中训练模型的数据组成是模型性能的关键。本文在基于以高斯超向量为特征的SVM识别理论框架下考察什么样的数据用于训练UBM最为合适,这其中的主要因素有哪些?本文从五个方面考察UBM训练集的选取标准,通过实验对比了其对于语音情感识别系统性能的影响,实验结果表明高斯混合数的不同对系统性能影响最强,信道次之,包含的情感类型与语种因素的影响程度弱于信道,但强于时长因素,为研究中对训练集的选取与模型的训练提供了依据。

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