| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·基于 ANN 的语音情感识别方法 | 第13页 |
| ·基于 HMM 和 GMM 的语音情感识别方法 | 第13-14页 |
| ·基于 SVM 的语音情感识别方法 | 第14页 |
| ·其他方法 | 第14-16页 |
| ·研究目的及内容 | 第16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基本理论 | 第18-24页 |
| ·情绪理论及其分类 | 第18-19页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第19-20页 |
| ·模糊神经网络 | 第20-22页 |
| ·证据理论 | 第22页 |
| ·聚类算法 | 第22-24页 |
| 第三章 情感识别语音语料库的建立 | 第24-28页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·建立语音语料库需注意的问题 | 第24-26页 |
| ·语料库的取材范围 | 第24页 |
| ·语音语料库录音时的自然性 | 第24-25页 |
| ·语料的选择 | 第25-26页 |
| ·语音语料库的建立 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于情感特征分类的语音情感识别研究 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·特征提取及分类 | 第28-30页 |
| ·Me l 倒谱系数的提取 | 第28-29页 |
| ·LPCC 参数的提取 | 第29页 |
| ·其他特征参数的提取 | 第29页 |
| ·情感特征分类 | 第29-30页 |
| ·改进 D- S 证据理论 | 第30-34页 |
| ·语音情感识别实验 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 家庭服务机器人的语音情感识别子系统研究 | 第38-60页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·减法聚类 | 第38-39页 |
| ·改进减法聚类算法 | 第39-41页 |
| ·非均匀数据归约减法聚类算法 | 第41-43页 |
| ·距离指数的引入 | 第41-42页 |
| ·改进算法阐述 | 第42-43页 |
| ·非均匀数据归约减法聚类仿真实验 | 第43-44页 |
| ·语音情感识别系统研究 | 第44-56页 |
| ·方案 1：基于 HMM 和 FNN 的语音情感识别 | 第44-49页 |
| ·方案 2：基于 MANFIS 和证据理论的语音情感识别 | 第49-56页 |
| ·本章两种方法对比 | 第56-57页 |
| ·语音情感识别子系统仿真平台 | 第57-59页 |
| ·预处理模块 | 第57-58页 |
| ·训练模块 | 第58-59页 |
| ·识别模块 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·研究内容总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |