基于条件神经域的语音情感识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 语音情感识别的应用领域 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作和组织结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.3.2 文章的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 语音情感识别技术综述 | 第13-21页 |
| 2.1 语音情感识别历史回顾 | 第14页 |
| 2.2 两类主流情感描述模型 | 第14-16页 |
| 2.3 情感语音数据库 | 第16页 |
| 2.4 语音情感识别算法研究进展 | 第16-20页 |
| 2.4.1 决策树 | 第17页 |
| 2.4.2 K近邻法 | 第17-18页 |
| 2.4.3 隐马尔可夫模型 | 第18页 |
| 2.4.4 人工神经网络 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 语音信号的分析与预处理 | 第21-30页 |
| 3.1 建立语音情感数据库 | 第21-25页 |
| 3.1.1 情感数据库建立的原则 | 第21页 |
| 3.1.2 语音情感数据的获取 | 第21-23页 |
| 3.1.3 情感语音数据库的建立 | 第23-25页 |
| 3.2 语音信号分析 | 第25-29页 |
| 3.2.1 语音信号预处理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 预加重 | 第26页 |
| 3.2.3 端点检测 | 第26-27页 |
| 3.2.4 分帧和加窗 | 第27-28页 |
| 3.2.5 时域分析 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 特征选择和参数提取 | 第30-36页 |
| 4.1 语音情感特征参数的选择 | 第30页 |
| 4.2 语音情感特征参数提取 | 第30-35页 |
| 4.2.1 时间构造相关参数 | 第31-32页 |
| 4.2.2 振幅构造相关参数 | 第32页 |
| 4.2.3 基频构造相关参数 | 第32-33页 |
| 4.2.4 共振峰构造相关参数 | 第33-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于条件神经域(CNF)的语音情感识别 | 第36-47页 |
| 5.1 CRF与CNF介绍 | 第36-40页 |
| 5.1.1 CRF(条件随机场)模型介绍 | 第36-38页 |
| 5.1.2 CNF(条件神经域)模型介绍 | 第38-40页 |
| 5.2 参数估计和优化 | 第40-42页 |
| 5.2.1 参数估计 | 第40-41页 |
| 5.2.2 规范化和超参数优化 | 第41-42页 |
| 5.3 基于CNF的语音情感识别 | 第42-43页 |
| 5.4 系统的设计与实现 | 第43-45页 |
| 5.4.1 系统环境 | 第43-44页 |
| 5.4.2 系统结构 | 第44-45页 |
| 5.5 对比实验设计及结果分析 | 第45-46页 |
| 5.5.1 对比实验设计 | 第45页 |
| 5.5.2 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
