基于高斯混合模型的情感识别算法

资 源 简 介

基于高斯混合模型的情感识别算法

详 情 说 明

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率统计的机器学习方法，常用于聚类和密度估计。在情感识别任务中，GMM能够有效建模不同情感类别在特征空间中的分布，尤其适合处理情感特征的多模态特性。

### 算法核心思路 特征提取： 情感识别通常从语音、文本或图像中提取特征。例如，语音情感识别可能使用MFCC（梅尔频率倒谱系数），文本情感分析可能依赖词向量或句法特征。这些特征作为GMM的输入向量。

模型训练： 对每一类情感（如高兴、悲伤、愤怒）分别训练一个GMM模型。GMM通过EM算法（期望最大化）迭代优化多个高斯分布的参数（均值、协方差和混合权重），最终拟合出该类情感的特征分布。

情感分类： 对于新样本，计算其在每个GMM下的概率似然值，选择似然值最高的情感类别作为预测结果。这种基于概率的决策方式对噪声和特征波动具有鲁棒性。

### MATLAB实现要点 工具箱支持：MATLAB的统计和机器学习工具箱提供`fitgmdist`函数，可直接拟合GMM模型，无需手动实现EM算法。 数据预处理：建议对特征进行标准化（如Z-score），避免不同维度的量纲差异影响模型收敛。 模型评估：通过混淆矩阵或准确率衡量性能，需注意调整GMM的混合组件数量（即高斯分布个数），避免过拟合或欠拟合。

### 优势与局限 优势：GMM能灵活刻画复杂分布，适合小样本情感数据；计算效率较高，适合实时应用。 局限：假设特征服从高斯分布可能不成立；情感类别边界模糊时，需结合其他模型（如SVM）提升效果。

扩展方向可包括结合深度特征（如CNN提取的视觉特征）或改进GMM为自适应混合模型，以应对动态情感变化。