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一种基于蚁群优化的语音自动识别特征选择算法

摘要

言语是人们表达愤怒、悲伤和快乐等情绪的最有前途的模式之一。除了面部表情，这些状态可以通过各种技术来确定。语音信号的声学参数，如能量、音调、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等，对于了解一个人的状态非常重要。本项目以语音信号为输入，采用MFCC特征提取方法，利用MFCC提取39个系数。大量提取的特征可能包含噪声和其他不需要的特征。因此，一种称为蚁群优化(ACO)的进化算法被用作一种有效的特征选择方法。采用蚁群优化技术去除不需要的特征，只得到最佳特征子集。结果表明，提取的特征总数显著减少。所使用的软件为MATLAB 13a。

C.Poonkuzhali, R.Karthiprakash, s。Valarmathy, M.Kalamani

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