| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·语音情感识别研究现状 | 第13-15页 |
| ·Hilbert-Huang 变换研究现状 | 第15页 |
| ·语音情感识别的应用前景 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 情感语音常用特征分析提取及识别方法论述 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·情感基础知识概述 | 第19-21页 |
| ·情感的分类 | 第19-21页 |
| ·情感语料库 | 第21页 |
| ·语音信号预处理 | 第21-23页 |
| ·语音信号的预加重 | 第22页 |
| ·加窗分帧 | 第22-23页 |
| ·常用声学特征分析与提取 | 第23-29页 |
| ·短时能量 | 第23-24页 |
| ·短时过零率 | 第24-25页 |
| ·基音频率 | 第25-26页 |
| ·Mel 频率倒谱系数（MFCC） | 第26-28页 |
| ·线性预测倒谱系数（LPCC） | 第28-29页 |
| ·语音情感识别方法 | 第29-32页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第29-32页 |
| ·支持向量机多分类算法 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 Hilbert-Huang 变换的基本理论及算法改进 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·Hilbert-Huang 变换的基本概念 | 第33-35页 |
| ·瞬时频率与希尔伯特变换 | 第33-34页 |
| ·固有模态函数 | 第34-35页 |
| ·经验模态分解 | 第35-37页 |
| ·经验模态分解原理及过程 | 第35-37页 |
| ·经验模态分解的特性 | 第37页 |
| ·Hilbert 谱分析 | 第37-40页 |
| ·Hilbert 谱 | 第38-39页 |
| ·Hilbert 边际能量谱 | 第39-40页 |
| ·HHT 算法改进 | 第40-47页 |
| ·模态混叠问题的处理 | 第40-41页 |
| ·IMF 伪分量的去除 | 第41-44页 |
| ·改进方法仿真实验分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 情感语音的 Hilbert 边际能量谱分析与特征提取 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·情感语音的 Hilbert 边际能量谱分析 | 第48-52页 |
| ·情感语音的 IMF 边际能量谱分析 | 第48-50页 |
| ·情感语音的总边际能量谱分析 | 第50-52页 |
| ·基于边际能量谱的情感特征参数的提取 | 第52-54页 |
| ·MFEC 特征参数的提取 | 第52-53页 |
| ·MSSC 和 MSSF 特征参数的提取 | 第53-54页 |
| ·实验分析 | 第54-59页 |
| ·实验步骤及方法 | 第54-55页 |
| ·基于 Hilbert 边际能量谱特征的语音情感识别 | 第55-56页 |
| ·不同特征情感识别率对比 | 第56-57页 |
| ·韵律特征和 Hilbert 边际谱能量谱特征相融合的情感识别 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 (攻读硕士学位期间发表的论文) | 第68-69页 |
| 中文详细摘要 | 第69-72页 |
| 英文详细摘要 | 第72-75页 |
