| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状概述 | 第9-10页 |
| 1.3 语音情感的类别 | 第10-11页 |
| 1.4 语音情感数据库 | 第11-12页 |
| 1.5 语音情感识别的一般过程 | 第12页 |
| 1.6 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.7 本文的各章节结构 | 第13-14页 |
| 第2章 传统声学特征与模式识别理论 | 第14-25页 |
| 2.1 语音信号预处理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 预加重 | 第14-15页 |
| 2.1.2 预处理加窗与分帧 | 第15-16页 |
| 2.1.3 基于能熵比的端点检测 | 第16-17页 |
| 2.2 特征参数的提取 | 第17-21页 |
| 2.2.1 短时能量 | 第18页 |
| 2.2.2 短时过零率 | 第18页 |
| 2.2.3 基音频率 | 第18页 |
| 2.2.4 声音质量特征 | 第18-19页 |
| 2.2.5 MFCC | 第19-20页 |
| 2.2.6 LPC | 第20-21页 |
| 2.3 支持向量机 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于Teager能量算子非线性特征 | 第25-30页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 Teager能量操作算子 | 第25页 |
| 3.3 基于频域Teager的Mel倒谱系数 | 第25-26页 |
| 3.4 实验结果 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于倒谱分离信号的非特定人语音情感识别方法 | 第30-44页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 倒谱分析(同态处理)的基本原理 | 第30-32页 |
| 4.2.1 同态处理 | 第30-31页 |
| 4.2.2 复倒谱和倒谱 | 第31-32页 |
| 4.3 基于倒谱分离信号的特征 | 第32-38页 |
| 4.3.1 特征提取步骤 | 第32-36页 |
| 4.3.2 最佳分离点(参数b) | 第36-38页 |
| 4.4 基于倒谱分离信号的特征实验结果 | 第38-40页 |
| 4.5 近期国内外研究对比 | 第40-42页 |
| 4.6 基于倒谱分离信号的特征抗噪声性能测试 | 第42-43页 |
| 4.7 本章总结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于安卓的语音情感识别系统实现 | 第44-51页 |
| 5.1 安卓操作系统介绍 | 第44-45页 |
| 5.2 基于安卓语音情感识别系统设计 | 第45-50页 |
| 5.2.1 系统设计 | 第45-46页 |
| 5.2.2 安卓语音情感识别系统的特征选择与情感识别 | 第46-47页 |
| 5.2.3 系统模块具体实现 | 第47-48页 |
| 5.2.4 软件的运行环境介绍 | 第48页 |
| 5.2.5 系统测试 | 第48-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 技术创新点 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 附件1 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |