基于卷积神经网络语音情感识别的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 语音情感识别的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 语音情感识别的研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 语音情感识别的基本理论 | 第15-22页 |
| 2.1 语音情感数据库 | 第15-16页 |
| 2.2 语音信号的预处理 | 第16-18页 |
| 2.3 语音信号的情感特征提取方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 语音情感特征MFCC | 第19-20页 |
| 2.3.2 语音情感特征短时能量 | 第20页 |
| 2.3.3 语音情感特征统计函数 | 第20-21页 |
| 2.4 情感识别分类方法 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 卷积神经网络的基本理论 | 第22-29页 |
| 3.1 神经网络基本知识 | 第22-25页 |
| 3.2 卷积神经网络原理 | 第25-26页 |
| 3.3 卷积神经网络模型 | 第26-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于改进卷积神经网络的语音情感识别方法 | 第29-45页 |
| 4.1 语音信号特征数据提取和处理的改进方法 | 第29-33页 |
| 4.1.1 语音信号特征数据提取方法 | 第29-32页 |
| 4.1.2 语音信号特征数据改进处理方法 | 第32-33页 |
| 4.2 改进卷积神经网络语音情感识别模型 | 第33-36页 |
| 4.2.1 改进卷积神经网络算法 | 第33-35页 |
| 4.2.2 改进卷积神经网络模型 | 第35-36页 |
| 4.3 语音情感识别模型实验与分析 | 第36-44页 |
| 4.3.1 实验条件 | 第36-37页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第37-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于ARM的机器人语音情感识别系统设计 | 第45-62页 |
| 5.1 语音情感识别系统结构设计 | 第45-46页 |
| 5.2 语音情感识别系统硬件搭建 | 第46-48页 |
| 5.2.1 嵌入式系统概述 | 第46-47页 |
| 5.2.2 系统硬件平台——TQ2440开发板 | 第47-48页 |
| 5.3 语音情感识别系统软件设计 | 第48-57页 |
| 5.3.1 嵌入式Linux系统搭建 | 第48-51页 |
| 5.3.2 网络传输模块 | 第51-52页 |
| 5.3.3 语音情感识别模块 | 第52-57页 |
| 5.4 语音情感识别系统在机器人上的实现 | 第57-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
