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基于主动学习的语音情感识别研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究背景第9-10页
   ·语音情感识别国内外研究现状及其应用第10-11页
     ·语音情感识别国内外研究现状综述第10-11页
     ·语音情感识别的应用简介第11页
   ·论文的研究内容及主要工作第11-12页
   ·本文组织结构第12-13页
第二章 语音情感识别基本理论第13-23页
   ·概述第13-14页
   ·情感的分类第14-16页
   ·情感语音数据库第16-17页
   ·常用语音情感识别分类器第17-22页
     ·人工神经网络(ANN)第17-18页
     ·高斯混合模型法(GMM)第18-19页
     ·隐马尔可夫模型法(HMM)第19-20页
     ·支持向量机(SVM)第20-22页
     ·多分类器融合识别第22页
   ·小结第22-23页
第三章 语音信号的分析与预处理第23-33页
   ·情感语音数据库的建立第23-27页
     ·情感语音数据库建立的原则第23页
     ·常用情感语音数据的获取方法第23-25页
     ·情感语音数据库的建立第25-27页
   ·语音信号分析第27-28页
   ·语音信号预处理第28-32页
     ·预加重第28-29页
     ·加窗分帧第29-30页
     ·端点检测第30-32页
   ·小结第32-33页
第四章 语音情感特征参数提取第33-41页
   ·语音情感特征参数的选抒第33页
   ·与时间相关的参数第33-34页
     ·发音持续时间第33-34页
     ·语速第34页
   ·与振幅相关的参数第34-35页
   ·与基音相关的参数第35-38页
   ·共振峰第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第五章 基于条件随机场模型的主动学习用于语音情感识别第41-52页
   ·主动学习基本原理第41-44页
     ·主动学习的概念第41页
     ·样本选择策略第41-43页
     ·主动学习过程第43-44页
   ·条件随机场理论和计算第44-46页
     ·条件随机场理论简介第44-45页
     ·条件随机场的定义第45-46页
   ·基于CRFs学习器的主动学习过程第46-47页
   ·系统设计第47-48页
     ·开发环境简介第47页
     ·系统结构设计第47-48页
   ·相关实验第48-51页
     ·初始标注量的对比第48-49页
     ·增加数据迭代次数的对比第49-50页
     ·主动学习与有监督学习的对比第50-51页
     ·实验结果总结第51页
   ·小结第51-52页
第六章 总结和展望第52-54页
   ·总结第52页
   ·展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58页

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