[发明专利]基于稀疏典型相关分析的姿态和语音双模态情感识别方法在审
| 申请号： | 201910145001.8 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109919061A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 宋宇康;闫静杰;朱康;吕方惠;徐志鹏;卢官明 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G10L25/63 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏典型相关分析的姿态和语音双模态情感识别方法，所述方法包括：1)在情感数据库中选取一定数量的样本；2)提取样本数据中的姿态特征和语音特征；3)对特征矩阵进行归一化处理；4)使用稀疏典型相关分析法，将特征矩阵进行融合，计算融合后的特征矩阵；5)将融合后的特征矩阵f放入支持向量机中进行情感识别。本发明加入稀疏典型处理后，不仅解决了双模态融合难的问题，还起到了特征降维的目的，解决了现有双模态特征层融合情感识别不佳的问题，提高了识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 情感识别 特征矩阵 稀疏 双模态 融合 语音 归一化处理 情感数据库 双模态融合 支持向量机 特征降维 样本数据 语音特征 姿态特征 分析 识别率 特征层 放入 样本 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏典型相关分析的姿态和语音双模态情感识别方法，其特征在于，所述方法包括：(1)在情感数据库中选取一定数量的样本；(2)提取样本数据中的姿态特征和语音特征，分别用矩阵A′和B′表示，矩阵A′为n1行m列，矩阵B′为n2行m列，其中n1为姿态特征的特征维数，n2为语音特征的特征维数，m为样本数；(3)对矩阵A′和B′进行归一化处理，得到矩阵A和B；(4)使用稀疏典型相关分析法，将矩阵A和B进行融合，计算融合后的特征矩阵f；(5)将融合后的特征矩阵f放入支持向量机中进行情感识别。
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