结合语谱图和神经网络的语音情感识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 语音情感识别的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 语音情感识别的基础 | 第14-29页 |
| 2.1 情感分类的描述模型 | 第14-18页 |
| 2.1.1 离散情感论 | 第14-15页 |
| 2.1.2 维度情感论 | 第15-18页 |
| 2.2 语音情感数据库 | 第18-20页 |
| 2.2.1 离散情感数据库 | 第18-19页 |
| 2.2.2 维度情感数据库 | 第19-20页 |
| 2.3 语音情感信号预处理 | 第20-24页 |
| 2.3.1 预加重 | 第20-21页 |
| 2.3.2 分帧加窗 | 第21-24页 |
| 2.3.3 端点检测 | 第24页 |
| 2.4 声学特征提取 | 第24-27页 |
| 2.4.1 语速 | 第25页 |
| 2.4.2 基频 | 第25页 |
| 2.4.3 短时能量和短时平均幅值 | 第25-26页 |
| 2.4.4 短时平均过零率 | 第26页 |
| 2.4.5 共振峰 | 第26-27页 |
| 2.4.6 梅尔倒谱系数 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 人工神经网络 | 第29-38页 |
| 3.1 概述及发展 | 第29页 |
| 3.2 神经网络模型 | 第29-32页 |
| 3.3 BP神经网络 | 第32-37页 |
| 3.3.1 BP网络模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 BP学习算法 | 第33-35页 |
| 3.3.3 改进的BP算法 | 第35-36页 |
| 3.3.4 实验 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 卷积神经网络 | 第38-61页 |
| 4.1 基本概念 | 第38页 |
| 4.2 卷积神经网络原理 | 第38-40页 |
| 4.2.1 局部连接 | 第38-39页 |
| 4.2.2 权值共享 | 第39页 |
| 4.2.3 卷积层和池化层 | 第39-40页 |
| 4.3 基于卷积神经网络的语音情感识别 | 第40-48页 |
| 4.3.1 语谱图的处理 | 第40-41页 |
| 4.3.2 CNN网络基本结构 | 第41-42页 |
| 4.3.3 分类器的选择 | 第42-48页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第48-60页 |
| 4.4.1 网络训练次数对实验结果的影响 | 第49-51页 |
| 4.4.2 选择不同分类器的对比实验 | 第51-52页 |
| 4.4.3 在不同环境下的对比实验 | 第52-56页 |
| 4.4.4 在不同的信噪比下的对比实验 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 个人简历 | 第68-69页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第69页 |
