首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于语音和人脸的情感识别研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·情感的定义第12页
   ·情感的表示方法第12-14页
   ·情感计算第14-16页
   ·情感识别的应用及研究意义第16-17页
   ·本文主要工作第17-18页
   ·本论文的结构安排第18-20页
第二章 基于语音和人脸的情感识别技术回顾第20-35页
   ·语音情感识别的技术回顾第20-28页
     ·情感语音数据库第20-22页
     ·语音情感特征分析第22-25页
     ·语音情感的分类算法第25-27页
     ·语音情感识别中的难点第27-28页
   ·人脸表情识别的技术回顾第28-34页
     ·人脸表情数据库第29-30页
     ·人脸表情特征分析第30-32页
     ·人脸表情的分类算法第32-34页
     ·人脸表情识别中的难点第34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 基于改进的监督局部线性嵌入算法的语音情感识别第35-51页
   ·流形学习的概念第36-37页
   ·代表性的流形学习算法第37-40页
     ·局部线性嵌入第37-39页
     ·等距映射第39-40页
   ·改进的监督局部线性嵌入算法第40-44页
     ·监督局部线性嵌入第41页
     ·改进的监督局部线性嵌入第41-44页
   ·语音情感特征提取第44-46页
     ·韵律特征第44-45页
     ·音质特征第45-46页
   ·实验测试及结果分析第46-50页
     ·实验语料第47页
     ·实验结果分析第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于核判别局部线性嵌入算法的语音情感识别第51-63页
   ·核方法基本理论第51-53页
   ·两种代表性的核方法第53-56页
     ·核主成分分析法第54-55页
     ·核 Fisher 线性判别分析第55-56页
   ·核判别局部线性嵌入第56-58页
   ·实验测试及结果分析第58-62页
     ·实验语料第58-59页
     ·情感数据的低维可视化第59页
     ·语音情感识别结果比较第59-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 基于三维连续空间模型的语音情感估计第63-70页
   ·语音情感估计系统结构第64-65页
   ·情感声学特征分析第65-66页
   ·分类器回归第66-67页
   ·实验测试及结果分析第67-69页
     ·实验语料第68页
     ·实验结果第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第六章 基于稀疏表示的人脸表情识别第70-89页
   ·人脸表情特征提取第70-75页
     ·人脸表情图像预处理第70-71页
     ·局部二元模式第71-73页
     ·Gabor 小波变换第73-75页
   ·稀疏表示第75-78页
     ·压缩感知理论第75-76页
     ·稀疏表示分类器第76-78页
   ·实验测试及结果分析第78-87页
     ·人脸表情数据库第78-80页
     ·无腐蚀和无遮挡的实验结果及分析第80-84页
     ·鲁棒性测试的实验结果及分析第84-87页
   ·本章小结第87-89页
第七章 融合语音和人脸的多模态情感识别第89-97页
   ·多模态信息融合策略第89-92页
     ·特征层融合第89-90页
     ·决策层融合第90-92页
   ·多模态情感数据库第92页
   ·特征提取第92-93页
     ·声学特征提取第92-93页
     ·人脸表情特征提取第93页
   ·实验测试及结果分析第93-96页
     ·语音情感识别结果第94页
     ·人脸表情识别结果第94-95页
     ·多模态情感识别结果第95-96页
   ·本章小结第96-97页
第八章 结论第97-100页
   ·本文的主要贡献第97-98页
   ·下一步工作的展望第98-100页
致谢第100-101页
参考文献第101-112页
攻博期间取得的研究成果第112-113页

论文共113页,点击 下载论文
上一篇:基于多核DSP的实时图像处理平台研究
下一篇:考虑投资收益和相依结构的保险风险模型破产概率研究