特定人语音情感识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-13页 |
| ·情感及其表现形式 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·应用领域 | 第12-13页 |
| ·研究及工程任务概述 | 第13-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 面向呼叫中心的汉语情感语音数据库的建立 | 第16-21页 |
| ·情感状态描述 | 第16-17页 |
| ·离散的情感表示方法 | 第16页 |
| ·连续维度的情感表示方法 | 第16-17页 |
| ·情感语音的获取途径 | 第17-18页 |
| ·情感语音数据库的建立 | 第18-20页 |
| ·情感状态的选择 | 第18页 |
| ·剧本设计 | 第18-19页 |
| ·情感语音的采集 | 第19页 |
| ·听取实验 | 第19-20页 |
| ·情感语音的标注规则 | 第20页 |
| ·本章总结 | 第20-21页 |
| 第3章 语音情感特征提取 | 第21-29页 |
| ·情感特征参数与情感的关系 | 第21-23页 |
| ·情感特征提取 | 第23-28页 |
| ·各类情感特征参数概述 | 第23-27页 |
| ·全局统计特征 | 第27-28页 |
| ·本章总结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于 PCA 的特征选择方法 | 第29-43页 |
| ·PCA 及其特征选择方法介绍 | 第29-31页 |
| ·PCA 基本原理简介 | 第29-30页 |
| ·基于 PCA 的特征选择方法 | 第30-31页 |
| ·情感语音数据库介绍 | 第31页 |
| ·利用 PCA 特征选择方法进行特征选择 | 第31-36页 |
| ·全局统计特征提取 | 第31-32页 |
| ·确定合理的主成分个数 | 第32-33页 |
| ·确定特征子集 | 第33-34页 |
| ·特征子集识别率检验 | 第34-36页 |
| ·语音情感特征探究 | 第36-42页 |
| ·特征提取 | 第36-38页 |
| ·改进的基于 PCA 的特征选择方法 | 第38页 |
| ·实验过程和结果 | 第38-42页 |
| ·本章总结 | 第42-43页 |
| 第5章 情感识别演示系统的建立 | 第43-47页 |
| ·情感识别演示系统介绍 | 第43页 |
| ·系统架构介绍 | 第43-46页 |
| ·训练模块介绍 | 第44-45页 |
| ·识别模块介绍 | 第45-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·论文工作总结 | 第47-48页 |
| ·研究工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 附录 A 经典分类器的介绍 | 第51-54页 |
| A.1 高斯混合模型(GMM)介绍 | 第51-52页 |
| A.2 支持向量机(SVM)介绍 | 第52-53页 |
| A.3 BP 神经元网络介绍 | 第53-54页 |
| 附录 B 演示系统的使用说明 | 第54-61页 |
| B.1 演示系统的介绍 | 第54-57页 |
| B.2 演示系统的使用方法 | 第57-61页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
