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基于PAD三维情感模型的情感语音研究

摘要第3-5页
abstract第5-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 情感语音识别研究面临的问题第13-14页
    1.4 论文的研究内容及论文安排第14-15页
    1.5 文章结构安排第15-17页
第二章 情感语音识别的基本理论第17-33页
    2.1 情感描述模型第17-22页
        2.1.1 离散情感模型第18-19页
        2.1.2 维度情感模型第19-22页
        2.1.3 两种情感描述模型的对比第22页
    2.2 情感语音数据库第22-25页
        2.2.1 离散型情感语音数据库第22-23页
        2.2.2 维度型情感语音数据库第23-25页
    2.3 情感语音的特征提取第25-28页
        2.3.1 韵律学特征第25-27页
        2.3.2 基于谱的相关特征第27-28页
        2.3.3 音质特征第28页
    2.4 情感语音识别网络第28-31页
        2.4.1 人工神经网络第28-29页
        2.4.2 隐马尔科夫模型第29-30页
        2.4.3 高斯混合模型第30-31页
        2.4.4 支持向量机第31页
    2.5 本章小结第31-33页
第三章 TYUT2.0情感语音数据库的优化及PAD情感模型量化标注第33-45页
    3.1 TYUT2.0情感语音数据库的优化实验第33-34页
        3.1.1 实验对象第33页
        3.1.2 实验准备第33页
        3.1.3 实验过程第33-34页
    3.2 实验结果与分析第34-35页
        3.2.1 评分稳定性第34页
        3.2.2 四类情感语音的认同率第34-35页
        3.2.3 各类别情感语音的强度第35页
    3.3 PAD三维情感模型第35-39页
        3.3.1 PAD情感量表第36-37页
        3.3.2 自我评定模型第37-38页
        3.3.3 改进简化版PAD情感量表第38-39页
    3.4 三维PAD情感模型量化标注实验第39-41页
        3.4.1 实验对象第39-40页
        3.4.2 实验准备第40页
        3.4.3 实验过程第40-41页
    3.5 实验结果及有效性验证第41-44页
        3.5.1 PAD数据在空间中的概率分布第41-43页
        3.5.2 情感状态在PAD三维情感空间上的分布第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第四章 基于PAD模型的级联分类情感语音识别第45-51页
    4.1 基于PAD数据的特征组合第45-47页
        4.1.1 情感语音特征第45-46页
        4.1.2 识别实验第46-47页
    4.2 级联分类原理框图第47-48页
    4.3 基于PAD模型的级联分类情感语音识别实验第48-50页
        4.3.1 仿真实验结果第48-50页
        4.3.2 实验分析第50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 基于SVR的维度情感语音PAD预测模型第51-67页
    5.1 维度情感预测方法第51-54页
        5.1.1 深度置信网络第51-52页
        5.1.2 KNN回归模型第52-53页
        5.1.3 支持向量回归机SVR第53-54页
    5.2 支持向量回归机基本数学模型分析第54-61页
        5.2.1 机器学习理论第54-55页
        5.2.2 统计学习理论第55-58页
        5.2.3 核函数基本理论第58-59页
        5.2.4 模型参数的选择第59-61页
    5.3 不同核函数预测对比实验第61页
    5.4 实验建立第61-62页
    5.5 实验结果分析第62-65页
    5.6 本章小结第65-67页
第六章 总结与展望第67-69页
    6.1 研究工作总结第67页
    6.2 工作展望第67-69页
参考文献第69-75页
致谢第75-76页
攻读学位期间发表的学术论文目录第76页

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