基于加权划分非平衡决策树的诗歌朗读情感度分析

摘要

本文面向诗歌朗读的情感度分析,提出了一种新的非平衡决策树算法。该算法称为加权划分非平衡决策树(Weighted Division of Unbalanced Decision Tree,WDOUDT),通过对诗歌朗读感染力的指标展开研究,从朗读的音频中提取梅尔频率倒谱系数,应用可解释性最强的决策树方法进行建模。加权划分非平衡决策树推导算法不使用进化算法和启发信息搜索,应用在诗歌朗读音频的情感度打分中,时间复杂度低于传统决策树,该算法具有更少的节点数和较好的泛化能力,对噪音数据有较好的鲁棒性。