基于SVM的语音情感识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究价值及应用 | 第11-13页 |
| ·论文的研究内容及结构 | 第13-15页 |
| 第二章 情感分类及语音特征分析 | 第15-21页 |
| ·情感的分类 | 第15-17页 |
| ·语音情感数据集 | 第17-18页 |
| ·语音情感特征分析 | 第18-20页 |
| ·时间构造 | 第18页 |
| ·振幅构造 | 第18-19页 |
| ·基频构造 | 第19页 |
| ·共振峰构造 | 第19-20页 |
| ·统计特性 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 语音信号预处理 | 第21-27页 |
| ·语音信号预处理 | 第21-23页 |
| ·预加重 | 第21-22页 |
| ·加窗分帧 | 第22-23页 |
| ·语音信号时域分析 | 第23-26页 |
| ·短时能量 | 第24-25页 |
| ·短时平均过零率 | 第25页 |
| ·端点检测 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 语音情感特征提取方法的研究及实验 | 第27-43页 |
| ·基音周期的提取 | 第27-33页 |
| ·ACF提取与AMDF提取 | 第28-29页 |
| ·循环AMDF法 | 第29-31页 |
| ·实验比较 | 第31-33页 |
| ·共振峰的分析 | 第33-40页 |
| ·频谱能量图 | 第33-34页 |
| ·LPC法提取 | 第34-38页 |
| ·实验比较 | 第38-40页 |
| ·MFCC分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于SVM的语音情感识别 | 第43-52页 |
| ·支持向量机概述 | 第43-45页 |
| ·核函数的选择 | 第45-46页 |
| ·基于遗传算法的参数优化 | 第46-47页 |
| ·基于粒子群算法的参数优化 | 第47-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
