基于改进最优邻接点算法的语音情感识别系统

语音是人类表达情感的重要方式之一,语音中情感信息的识别已然成为人机交互不可或缺的组成部分。目前的语音情感识别技术存在一定的问题,如冗余大、识别率低等,故提出一种改进k最优邻接点(k-nearest neighbor,KNN)识别算法。首先提取能够表征音频情感信息的特征参数,并通过优化算法对其进行筛选。然后对优化特征集运用所提算法进行识别验证。实验结果表明,所提的识别算法能够用于基于语音信号的个体情绪识别状态。