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speech emotion recognition using semi-supervised discriminant analysis

Journal of Southeast University(English Edition) 2014年第1期30卷 7-12页

作者：徐新洲黄程韦金赟吴尘赵力东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096 苏州大学物理科学与技术学院苏州215006 东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室南京210096

Semi-supervised discriminant analysis SDA which uses a combination of multiple embedding graphs and kernel SDA KSDA are adopted in supervised speech emotion *** the emotional factors of speech signal samples are preprocessed different categories of features including pitch zero-cross rate energy durance formant and Mel frequency cepstrum coefficient MFCC as well as their statistical parameters are extracted from the utterances of *** the dimensionality reduction stage before the feature vectors are sent into classifiers parameter-optimized SDA and KSDA are performed to reduce *** on the Berlin speech emotion database show that SDA for supervised speech emotion recognition outperforms some other state-of-the-art dimensionality reduction methods based on spectral graph learning such as linear discriminant analysis LDA locality preserving projections LPP marginal Fisher analysis MFA etc. when multi-class support vector machine SVM classifiers are *** KSDA can achieve better recognition performance based on kernelized data mapping compared with the above methods including SDA.

关键词： speech emotion recognition speech emotion feature semi-supervised discriminant analysis dimensionality reduction

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