%A 宋鹏, 郑文明, 赵力 %T 基于特征迁移学习方法的跨库语音情感识别 %0 Journal Article %D 2016 %J 清华大学学报(自然科学版) %R 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2016.26.008 %P 1179-1183 %V 56 %N 11 %U {http://jst.tsinghuajournals.com/CN/abstract/article_149501.shtml} %8 2016-11-15 %X 在实际语音情感识别系统中,训练语音和测试语音往往来自不同的语料库,识别率下降显著。针对这一问题,该文提出一种有效的基于特征迁移学习的跨库语音情感识别方法。引入最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)来描述不同数据库情感特征分布之间的相似度,并通过最大均值差异嵌入(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)算法及特征降维算法来寻找二者之间的邻近低维特征空间,并在此低维空间中训练得到情感分类器用于情感识别。同时为了更好地保证情感信息的类别区分度,进一步引入半监督判别分析(semi-supervised discriminant analysis,SDA)方法用于特征降维。最后在2个经典语音情感数据库上对提出的方法进行实验评价,实验结果表明:提出的方法可以有效提高跨库条件下的语音情感识别率。