| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文内容及创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 研究意义 | 第11页 |
| 1.5 本文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 神经计算模型及情感语音合成方法 | 第13-23页 |
| 2.1 DIVA模型概述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 DIVA模型发音原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 前馈控制子系统 | 第15页 |
| 2.1.3 反馈控制子系统 | 第15-16页 |
| 2.1.4 情感语音生成模块 | 第16-17页 |
| 2.2 情感语音合成 | 第17-21页 |
| 2.2.1 共振峰合成 | 第17-19页 |
| 2.2.2 波形拼接 | 第19页 |
| 2.2.3 单元选择 | 第19-20页 |
| 2.2.4 隐马尔科夫模型 | 第20-21页 |
| 2.2.5 神经网络及深度神经网络模型 | 第21页 |
| 2.3 情感语音的韵律特征 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 用于DIVA模型的情感语音合成模型 | 第23-34页 |
| 3.1 逻辑回归模型 | 第23-28页 |
| 3.2 特征选择 | 第28页 |
| 3.3 特征提取 | 第28-31页 |
| 3.3.1 基音频率的提取方法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 共振峰的提取方法 | 第30-31页 |
| 3.4 基于逻辑回归模型的情感语音合成方法 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 实验及实验结果分析 | 第34-43页 |
| 4.1 语音语料库 | 第34-35页 |
| 4.1.1 LANG语情感语料库 | 第34页 |
| 4.1.2 柏林EMO-DB情感语音语料库 | 第34-35页 |
| 4.1.3 中国社会科学院（CASS）情感语音语料库 | 第35页 |
| 4.2 逻辑回归模型的训练结果分析 | 第35-37页 |
| 4.3 基于逻辑回归模型的共振峰修改方法评价 | 第37-38页 |
| 4.4 情感语音合成结果评价 | 第38-42页 |
| 4.4.1 客观评价 | 第38-41页 |
| 4.4.2 主观评价 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-46页 |
| 5.1 总结 | 第43-44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |