| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 语音情感识别的研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状和存在的问题 | 第17-20页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第20-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 语音情感识别概述 | 第24-38页 |
| 2.1 语音情感识别系统模型 | 第24页 |
| 2.2 情感基本理论 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基本情感论 | 第25-27页 |
| 2.2.2 多维分析论 | 第27页 |
| 2.3 语料库 | 第27-30页 |
| 2.3.1 语音情感库评价标准 | 第28页 |
| 2.3.2 常用的情感库 | 第28-29页 |
| 2.3.3 数据库存在的问题 | 第29-30页 |
| 2.4 特征提取 | 第30-33页 |
| 2.4.1 韵律特征 | 第30-31页 |
| 2.4.2 谱相关特征 | 第31-32页 |
| 2.4.3 语音质量特征 | 第32页 |
| 2.4.4 其他特征 | 第32-33页 |
| 2.5 特征选择降维 | 第33-34页 |
| 2.6 分类器 | 第34-37页 |
| 2.7 章节小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于Gabor灰度图像谱局部二值模式特征 | 第38-52页 |
| 3.1 相关理论 | 第38-40页 |
| 3.1.1 局部二值模式 | 第38-39页 |
| 3.1.2 Gabor小波 | 第39-40页 |
| 3.2 基于Gabor灰度图像谱局部二值模式特征 | 第40-43页 |
| 3.2.1 特征提取流程 | 第40页 |
| 3.2.2 生成语谱图灰度图像 | 第40-41页 |
| 3.2.3 计算Gabor灰度图像谱并提取局部纹理特征 | 第41页 |
| 3.2.4 算法分析及评估框架 | 第41-43页 |
| 3.3 仿真实验 | 第43-51页 |
| 3.3.1 特征参数选择实验 | 第43-45页 |
| 3.3.2 特征对比实验 | 第45-47页 |
| 3.3.3 特征融合实验 | 第47-51页 |
| 3.4 章节小结 | 第51-52页 |
| 第4章 面向语音情感识别的改进可辨别完全局部二值模式 | 第52-64页 |
| 4.1 语谱图分析及灰度图像表示 | 第52-54页 |
| 4.1.1 语谱图分析 | 第52-53页 |
| 4.1.2 语谱图灰度图像获取 | 第53-54页 |
| 4.2 面向语音情感识别的改进可辨别完全局部二值模式 | 第54-57页 |
| 4.2.1 完全局部二值模式 | 第54-55页 |
| 4.2.2 面向语音情感识别的改进可辨别完全局部二值模式 | 第55-56页 |
| 4.2.3 基于改进可辨别完全局部二值模式特征的语音情感识别模型 | 第56-57页 |
| 4.3 实验仿真 | 第57-62页 |
| 4.3.1 图像特征比较实验 | 第58页 |
| 4.3.2 谱相关特征比较实验 | 第58-60页 |
| 4.3.3 多特征融合比较实验 | 第60-62页 |
| 4.4 章节小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于局部归一化中心矩谱图特征提取方法 | 第64-76页 |
| 5.1 相关理论 | 第64-66页 |
| 5.2 基于局部归一化中心矩谱图特征提取方法 | 第66-68页 |
| 5.3 算法分析及评估框架 | 第68-70页 |
| 5.3.1 算法分析 | 第68-70页 |
| 5.3.2 评估框架 | 第70页 |
| 5.4 实验 | 第70-74页 |
| 5.4.1 数据库及评估标准 | 第70页 |
| 5.4.2 旋转不变性测试实验 | 第70-72页 |
| 5.4.3 特征对比实验 | 第72-74页 |
| 5.5 章节总结 | 第74-76页 |
| 第6章 基于Gabor谱局部能量分布信息的谱图特征提取方法 | 第76-92页 |
| 6.1 基于Gabor谱局部能量分布信息的语音情感特征 | 第76-83页 |
| 6.1.1 基于Gabor谱局部Hu不变矩谱图特征 | 第76-79页 |
| 6.1.2 基于Gabor谱局部归一化中心矩谱图特征 | 第79-80页 |
| 6.1.3 算法分析 | 第80-83页 |
| 6.2 仿真实验 | 第83-90页 |
| 6.2.1 数据库及评估方法 | 第83页 |
| 6.2.2 对比特征 | 第83-85页 |
| 6.2.3 与其他特征对比实验 | 第85-88页 |
| 6.2.4 融合特征识别实验 | 第88-90页 |
| 6.3 章节小结 | 第90-92页 |
| 第7章 总结与展望 | 第92-96页 |
| 7.1 本文已经取得的研究成果 | 第92-94页 |
| 7.2 可以进一步研究的问题 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-110页 |
| 致谢 | 第110-112页 |
| 博士期间取得的成果 | 第112-113页 |
