| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 服务机器人发展现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 语音情感识别在机器人领域的应用 | 第11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 语音情感识别概述 | 第13-18页 |
| 2.1 常用语音情感数据库 | 第13-15页 |
| 2.2 语音情感特征提取 | 第15-16页 |
| 2.2.1 韵律特征 | 第15页 |
| 2.2.2 谱特征 | 第15-16页 |
| 2.2.3 其他特征 | 第16页 |
| 2.3 语音情感特征选择 | 第16页 |
| 2.4 语音情感识别分类模型 | 第16-18页 |
| 第3章 ZMFCC特征提取算法 | 第18-27页 |
| 3.1 MFCC应用现状 | 第18-19页 |
| 3.2 基于Zernike矩的梅尔频率倒谱系数的特征提取算法 | 第19-24页 |
| 3.2.1 Zernike矩 | 第19-20页 |
| 3.2.2 ZMFCC特征提取算法 | 第20-23页 |
| 3.2.3 ZMFCC特征分析 | 第23-24页 |
| 3.3 实验 | 第24-26页 |
| 3.3.1 ZMFCC参数设置 | 第24-26页 |
| 3.3.2 对比实验 | 第26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于CNN-RF的语音情感识别 | 第27-34页 |
| 4.1 基于CNN的语音情感识别研究现状 | 第27-28页 |
| 4.2 基于CNN-RF的语音情感识别 | 第28-31页 |
| 4.2.1 CNN体系结构 | 第28-30页 |
| 4.2.2 RF分类器 | 第30-31页 |
| 4.2.3 CNN-RF模型分析 | 第31页 |
| 4.3 实验 | 第31-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第5章 语音情感识别在NAO机器人中的应用 | 第34-40页 |
| 5.1 NAO机器人简介 | 第34-35页 |
| 5.1.1 NAOqi简介 | 第34-35页 |
| 5.2 CNN-RF模型在NAO上的应用 | 第35-39页 |
| 5.2.1 改进RecordSound指令盒 | 第36-38页 |
| 5.2.2 NAO的语音情感测试 | 第38-39页 |
| 5.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第6章 总结与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 硕士期间的科研成果 | 第46页 |