| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 论文背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第13-16页 |
| 1.3 情感模型与语音情感数据库 | 第16-19页 |
| 1.3.1 情感模型 | 第16页 |
| 1.3.2 情感语音数据库 | 第16-19页 |
| 1.4 语音情感识别框架 | 第19-21页 |
| 1.5 本文主要工作及章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 改进频带划分的OBSI语音情感特征提取算法 | 第23-40页 |
| 2.1 常用情感特征 | 第23-27页 |
| 2.2 改进频带划分的OBSI语音情感特征提取算法分析 | 第27-31页 |
| 2.2.1 基于语音情感的OBSI频带划分原则 | 第27-29页 |
| 2.2.2 改进频带划分的OBSI特征提取算法 | 第29-31页 |
| 2.3 算法描述 | 第31页 |
| 2.4 语音情感特征集构建 | 第31-32页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第32-39页 |
| 2.5.1 分类器参数设置 | 第33页 |
| 2.5.2 OBSI和OBSIR特征与常见特征识别效果对比 | 第33-37页 |
| 2.5.3 OBSI和OBSIR与常见特征组合的识别效果 | 第37-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于样本特征值分布混淆度与MRMR结合的改进特征选择算法 | 第40-62页 |
| 3.1 常用特征选择算法 | 第40-41页 |
| 3.2 基于样本特征值分布混淆度和MRMR的特征选择改进算法分析 | 第41-47页 |
| 3.2.1 样本数据特征值分布混淆度构建 | 第42-43页 |
| 3.2.2 基于样本特征值混淆度的特征子集搜索策略 | 第43-46页 |
| 3.2.3 结合MRMR算法的二次特征子集选择 | 第46-47页 |
| 3.3 改进算法描述 | 第47-48页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第48-61页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第48页 |
| 3.4.2 上下限取值调节参数α不同取值实验 | 第48-50页 |
| 3.4.3 不同Confusion值的特征识别效果对比 | 第50-56页 |
| 3.4.4 几种不同子集搜索策略的对比实验 | 第56-59页 |
| 3.4.5 与其它几种特征选择方法的对比实验 | 第59-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于特征选择的语音情感改进多分类算法 | 第62-74页 |
| 4.1 支持向量机和随机森林 | 第62-65页 |
| 4.1.1 支持向量机 | 第62-64页 |
| 4.1.2 随机森林 | 第64-65页 |
| 4.2 SVM-RF改进算法分析 | 第65-67页 |
| 4.3 改进算法描述 | 第67-68页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第68-73页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第68页 |
| 4.4.2 情感区分度实验与分析 | 第68-70页 |
| 4.4.3 SVM-RF算法与SVM和RF的性能对比与分析 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读学位期间发表专利 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84页 |
