基于子空间学习和特征选择融合的语音情感识别

作者：宋鹏; 郑文明; 赵力特征选择子空间学习情感识别

摘要：传统语音情感识别主要基于单一情感数据库进行训练与测试。而实际情况中,训练语句和测试语句往往来源于不同的数据库,识别率较低。为此,该文提出一种基于子空间学习和特征选择融合的语音情感识别方法。通过采用回归方法来学习特征的子空间表示;同时,引入l2,1-范数用于特征的选择和最大均值差异（maximum mean discrepancy,MMD）来减少不同情感数据库间的特征差异,进行联合优化求解从而提取较为鲁棒的情感特征表示。在EMO-DB和eNTERFACE这2个公开情感数据库上进行实验评价,结果表明：该方法在跨库条件下具有较好的性能,比其他经典的迁移学习方法更加鲁棒高效。

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