语音情感计算的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·高龄化社会带来的问题 | 第11-12页 |
| ·研究的目的和意义 | 第12页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 语音情感计算介绍 | 第15-22页 |
| ·情感计算及语音情感计算的定义 | 第15-18页 |
| ·情感 | 第15-16页 |
| ·情感的测量 | 第16页 |
| ·情感计算 | 第16-18页 |
| ·语音情感计算 | 第18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-20页 |
| ·情感计算与人口老龄化 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 精神慰藉系统的总体设计 | 第22-27页 |
| ·精神慰藉系统的硬件设计 | 第22-24页 |
| ·精神慰藉系统的软件设计 | 第24-26页 |
| ·开发语言选择 | 第24-25页 |
| ·系统模块的划分 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 语音信号处理 | 第27-44页 |
| ·语音信号处理的基础知识 | 第27-29页 |
| ·语音信号的产生 | 第27-28页 |
| ·语音信号产生的数字模型 | 第28页 |
| ·语音的声学特征 | 第28-29页 |
| ·语音信号处理的关键技术 | 第29-32页 |
| ·语音信号的预处理 | 第32-34页 |
| ·语音信号特征参数的计算 | 第34-43页 |
| ·特征参数的选择 | 第34-37页 |
| ·基音频率 | 第37-39页 |
| ·语音信号的短时能量 | 第39-40页 |
| ·语音信号的短时平均幅度 | 第40页 |
| ·短时平均过零率 | 第40-41页 |
| ·短时平均幅度变化率 | 第41页 |
| ·频率变化率 | 第41-42页 |
| ·频率变化范围 | 第42页 |
| ·清浊音长度比 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 语音情感识别 | 第44-56页 |
| ·情感类型的划分 | 第44-45页 |
| ·语音情感的转换模型 | 第45-46页 |
| ·离散情感状态模型 | 第45页 |
| ·连续情感空间模型 | 第45-46页 |
| ·语音情感识别的流程 | 第46-47页 |
| ·语音信息库的采集 | 第47-52页 |
| ·语音资料的选取 | 第47-49页 |
| ·情感语音样本数据库的建立 | 第49-52页 |
| ·筛选实验 | 第52页 |
| ·分类算法介绍 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 情感识别算法选择及实验结果 | 第56-65页 |
| ·融合算法介绍 | 第56-59页 |
| ·语音情感特征参数的贡献度计算 | 第56-58页 |
| ·改进的KNN算法 | 第58-59页 |
| ·系统实现及实验结果分析 | 第59-64页 |
| ·系统实现 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
