语音信号情感识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·概述 | 第9-12页 |
| ·本文主要研究方向及内容 | 第12页 |
| ·本文的主要创新之处 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 第二章 人工情感及其应用 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·医学心理学关于情感的主要观点 | 第15-16页 |
| ·情感与认知 | 第15页 |
| ·情感的性质 | 第15页 |
| ·情感与智能 | 第15-16页 |
| ·情感识别 | 第16-17页 |
| ·根据语音和脸部图像来识别情感 | 第16页 |
| ·根据可测量的心理学信号来识别情感 | 第16页 |
| ·根据运动信号识别情感 | 第16页 |
| ·识别方法的研究 | 第16-17页 |
| ·情感建模 | 第17-19页 |
| ·分析与符号模型 | 第17-18页 |
| ·合成的自下而上的模型 | 第18-19页 |
| ·人工情感的应用 | 第19-20页 |
| ·智能机器人 | 第19-20页 |
| ·人机交流 | 第20页 |
| ·智能交通及其它 | 第20页 |
| ·人工情感的研究目的 | 第20-22页 |
| ·总结 | 第22-23页 |
| 第三章 语音信号的情感特征及其提取 | 第23-42页 |
| ·语音信号的数字化和预处理 | 第23-24页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第24-27页 |
| ·语音信号的线性预测分析 | 第27-30页 |
| ·信号处理的分形理论 | 第30-35页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·分形理论与维数 | 第32-35页 |
| ·情感语音信号的特征分析 | 第35-42页 |
| ·短时平均能量特征 | 第35-37页 |
| ·共振峰特征 | 第37-38页 |
| ·基音特征 | 第38-39页 |
| ·分形特征 | 第39-42页 |
| 第四章 神经网络与人工免疫 | 第42-54页 |
| ·人工神经网络引言 | 第42页 |
| ·人工神经元模型 | 第42-44页 |
| ·人工神经网络的发展现状 | 第44-46页 |
| ·人工免疫概述 | 第46-47页 |
| ·免疫算法 | 第47-49页 |
| ·否定选择算法 | 第47-48页 |
| ·肯定选择算法 | 第48页 |
| ·克隆选择算法 | 第48-49页 |
| ·基于免疫的神经网络 | 第49-54页 |
| 第五章 语音信号的情感识别 | 第54-67页 |
| ·概述 | 第54-55页 |
| ·语音情感特征分析 | 第55-57页 |
| ·语音情感识别方法 | 第57-60页 |
| ·主元分析法 | 第58-59页 |
| ·神经网络识别法 | 第59页 |
| ·混合高斯模型法 | 第59-60页 |
| ·语音情感识别系统实现 | 第60-63页 |
| ·特征提取 | 第60-62页 |
| ·神经网络设计 | 第62-63页 |
| ·识别结果对比分析 | 第63-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67页 |
| ·研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
