一重积分matlab代码-Harmony-Search-for-Feature-Selection-in-ASER:年度结业项目...

一重积分matlab代码在ASER中和谐搜索特征选择 从原始语音特征的较大维度中选择重要特征是准确的语音情感识别的组成部分。 在这个项目中，我们提出了一种基于和声搜索算法作为特征选择策略的语音情感自动分类系统。 首先，将音频信号分为20 ms的小帧，并从每个帧中提取MFCC特征以生成原始特征集。 我们采用和声搜索来为每对情绪导出局部特征子集。 根据10倍交叉验证的准确性评估选定的子集和原始集。 最后，将每个局部特征子集馈入对应的所有SVM分类器，并将其用于对每个情感记录进行分类。 在EMODB和IITKGP-SEHSC数据库上进行了实验，证明了每个子集的大小减小到原始功能集大小的50％，但是准确性仍然几乎与原始特征集相同。 注意：以上所有代码均适用于EmoDB数据库，相同代码可用于其他数据库，但代码有所更改。 我不能共享IITKGP-SEHSC数据库，因为它是IITKGP的财产。 要获取数据库，请联系。 'fitceoc'函数（用于多类分类）仅在MATLAB 2016a之后可用。 EmoDB 535语音（用于训练的339 +用于测试的196）（） SilenceRemoval.m- >