基于模糊认知图信息融合的语音情感识别

摘要

为有效提高模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)的分类识别性能,同时保留其对情感的认知能力,该文提出了融合FCM方法.为实现决策级的FCM融合,将传统的模糊认知图的数值型输出转化为概率型输出,为不同特征提供了统一范围的初级识别结果.在此基础上,建立了以测试样本为顶点,测试样本间的相关性为边的相关性图,初级识别结果在正则化框架的约束下在图上进行传播.该方法在充分考虑了分类器对不同特征的识别准确率差异的同时,还充分利用了测试样本携带的信息对最终判决结果进行约束.实验证明,本文提出的融合FCM方法相较于单一分类器,以及传统的决策融合方法,具有更优的分类性能.