基于过滤封装混合模型的语音情感特征选择
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 语音情感识别研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 语音情感识别研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 情感模型及语料库 | 第15-17页 |
| 1.2.2 语音情感特征提取 | 第17-18页 |
| 1.2.3 语音情感识别模型 | 第18-19页 |
| 1.2.4 语音情感特征选择 | 第19-20页 |
| 1.3 论文研究工作及组织结构 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究工作 | 第20-21页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 语音情感特征提取 | 第22-31页 |
| 2.1 情感语料库 | 第22-24页 |
| 2.1.1 语料库评价因素 | 第22-23页 |
| 2.1.2 本文实验所用语料库 | 第23-24页 |
| 2.2 语音情感特征提取 | 第24-30页 |
| 2.2.1 语音信号及预处理 | 第24-26页 |
| 2.2.2 梅尔倒谱系数MFCC | 第26-27页 |
| 2.2.3 傅里叶参数FP | 第27-28页 |
| 2.2.4 批量情感特征提取器OPENSMILE | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 过滤封装混合特征选择模型 | 第31-42页 |
| 3.1 特征选择 | 第31-36页 |
| 3.1.1 特征选择概念及框架 | 第31-32页 |
| 3.1.2 特征选择方法概述 | 第32-36页 |
| 3.2 支持向量机 | 第36-39页 |
| 3.2.1 VC维和结构风险 | 第36页 |
| 3.2.2 最优分类超平面 | 第36-38页 |
| 3.2.3 核函数 | 第38-39页 |
| 3.3 过滤封装混合特征选择模型 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 融合信息增益与和声搜索的语音情感特征选择 | 第42-56页 |
| 4.1 本文使用的特征选择方法 | 第42-49页 |
| 4.1.1 信息增益 | 第42-43页 |
| 4.1.2 和声搜索 | 第43-47页 |
| 4.1.3 主因素分析 | 第47-49页 |
| 4.2 数据处理及实验设置 | 第49-52页 |
| 4.2.1 数据标准化 | 第49页 |
| 4.2.2 实验设置 | 第49-52页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 4.3.1 情感识别率分析 | 第52-53页 |
| 4.3.2 搜索时间结果分析 | 第53-54页 |
| 4.3.3 特征维度结果分析 | 第54-55页 |
| 4.3.4 实验结论 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间的学术活动及成果情况 | 第62-64页 |
