语音情感识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 语音情感识别基础 | 第16-32页 |
| 2.1 情感描述形式 | 第16-18页 |
| 2.1.1 成分描述方式 | 第16-17页 |
| 2.1.2 连续描述方式 | 第17页 |
| 2.1.3 离散描述方式 | 第17-18页 |
| 2.2 语音情感识别结构 | 第18-30页 |
| 2.2.1 预处理 | 第19-22页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第22-26页 |
| 2.2.3 特征结合及降维处理 | 第26-27页 |
| 2.2.4 语音情感识别算法 | 第27-30页 |
| 2.3 语音情感数据库及性能评价指标 | 第30-31页 |
| 2.3.1 语音情感数据库 | 第30-31页 |
| 2.3.2 性能评价指标 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 语音情感特征提取 | 第32-52页 |
| 3.1 统计函数 | 第32-34页 |
| 3.2 传统情感特征 | 第34-43页 |
| 3.2.1 响度特征 | 第34-37页 |
| 3.2.2 MFBECS特征 | 第37-40页 |
| 3.2.3 线性谱频率特征 | 第40-43页 |
| 3.3 基音频率特征 | 第43-46页 |
| 3.3.1 基于SHS算法的F0特征提取 | 第43-44页 |
| 3.3.2 基于改进的SHS算法的F0特征提取 | 第44-46页 |
| 3.4 GPWP特征 | 第46-48页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于字典表示的语音情感识别 | 第52-71页 |
| 4.1 稀疏表示分类 | 第52-55页 |
| 4.1.1 稀疏表示模型 | 第52-53页 |
| 4.1.2 稀疏表示的分类算法 | 第53-55页 |
| 4.2 投影字典对学习的识别方法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 投影字典对学习模型 | 第56-57页 |
| 4.2.2 字典对训练过程 | 第57-59页 |
| 4.2.3 投影字典对的分类方法 | 第59页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第59-70页 |
| 4.3.1 收敛性分析 | 第60-61页 |
| 4.3.2 识别性能分析 | 第61-68页 |
| 4.3.3 时间性能分析 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作小结 | 第71-72页 |
| 5.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
