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基于核函数的语音情感识别技术的研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第11-12页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 研究历史与现状第13-20页
        1.2.1 情感描述模型第13-15页
        1.2.2 语音情感数据库第15-17页
        1.2.3 语音情感特征第17-18页
        1.2.4 语音情感特征降维第18页
        1.2.5 语音情感分类算法第18-20页
    1.3 本文的主要工作及章节结构第20-22页
第二章 语音情感识别基础第22-36页
    2.1 语音情感库的建立第22-23页
        2.1.1 情感语料的设计第22-23页
        2.1.2 情感语句的录制第23页
        2.1.3 数据有效性检验第23页
    2.2 语音情感信号的预处理第23-25页
        2.2.1 预加重第24页
        2.2.2 加窗和分帧第24页
        2.2.3 端点检测第24-25页
    2.3 语音情感特征参数的提取与分析第25-33页
        2.3.1 语速第25-26页
        2.3.2 短时过零率第26-27页
        2.3.3 振幅和能量第27-29页
        2.3.4 基音频率第29-31页
        2.3.5 共振峰第31-32页
        2.3.6 Mel频率倒谱系数第32-33页
    2.4 语音情感特征向量归一化第33-34页
    2.5 本章小结第34-36页
第三章 基于核C均值聚类与核K近邻分类的语音情感识别第36-54页
    3.1 核函数方法第36-38页
        3.1.1 基本原理第36-37页
        3.1.2 常见的核函数第37-38页
    3.2 核C均值聚类与核K近邻第38-43页
        3.2.1 C均值聚类第39-40页
        3.2.2 核C均值聚类第40-41页
        3.2.3 K近邻第41-42页
        3.2.4 核K近邻算法第42-43页
    3.3 基于KCM_KKNN的语音情感识别第43-45页
        3.3.1 基于主元分析的语音情感特征降维第43-44页
        3.3.2 KCM_KKNN分类算法第44-45页
    3.4 KCM KKNN算法的改进第45-50页
        3.4.1 模糊核C均值聚类第45-48页
        3.4.2 模糊核K近邻第48-49页
        3.4.3 基于FKCM_FKKNN的语音情感识别第49-50页
    3.5 语音情感识别实验第50-52页
    3.6 本章小结第52-54页
第四章 基于核稀疏表示的语音情感识别第54-68页
    4.1 基于核稀疏表示的分类算法第54-59页
        4.1.1 SRC算法第54-56页
        4.1.2 KSRC算法第56-58页
        4.1.3 KSRC在语音情感识别中的应用第58-59页
    4.2 基于改进核稀疏表示的分类算法第59-62页
        4.2.1 LC-WKSRC算法第59-61页
        4.2.2 LC-WKSRC算法在语音情感识别中的应用第61-62页
    4.3 语音情感识别实验第62-66页
    4.4 本章小结第66-68页
第五章 基于改进支持向量机的语音情感识别第68-82页
    5.1 支持向量机算法第68-73页
        5.1.1 线性支持向量机第68-71页
        5.1.2 非线性支持向量机第71-72页
        5.1.3 支持向量机的多类分类问题第72-73页
    5.2 支持向量机中的核函数改进第73-78页
        5.2.1 引入特征重要性信息的核函数第74-76页
        5.2.2 基于改进基核的组合核函数第76页
        5.2.3 改进SVM的参数优化第76-78页
    5.3 改进支持向量机的语音情感识别流程第78-79页
    5.4 语音情感识别实验第79-81页
    5.5 本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 总结第82页
    6.2 展望第82-84页
致谢第84-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士学位期间发表的论文第90页

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