![](/images/graphics-bg.png)
Cross-Corpus Speech Emotion Recognition Based on Multiple Kernel Learning of Joint Sample and Feature Matching
المؤلف
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Cross-corpus speech emotion recognition, which learns an accurate classifier for new test data using old and labeled training data, has shown promising value in speech emotion recognition research.
Most previous works have explored two learning strategies independently for cross-corpus speech emotion recognition: feature matching and sample reweighting.
In this paper, we show that both strategies are important and inevitable when the distribution difference is substantially large for training and test data.
We therefore put forward a novel multiple kernel learning of joint sample and feature matching (JSFM-MKL) to model them in a unified optimization problem.
Experimental results demonstrate that the proposed JSFM-MKL outperforms the competitive algorithms for cross-corpus speech emotion recognition.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Ping. 2017. Cross-Corpus Speech Emotion Recognition Based on Multiple Kernel Learning of Joint Sample and Feature Matching. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175407
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Ping. Cross-Corpus Speech Emotion Recognition Based on Multiple Kernel Learning of Joint Sample and Feature Matching. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2017 (2017), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175407
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Ping. Cross-Corpus Speech Emotion Recognition Based on Multiple Kernel Learning of Joint Sample and Feature Matching. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175407
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175407
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)