| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 符号对照表 | 第12-14页 |
| 图索引 | 第14-18页 |
| 表索引 | 第18-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-38页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第20-23页 |
| ·语音感知系统和生成系统 | 第23-29页 |
| ·激励模型 | 第24-25页 |
| ·声道模型 | 第25-26页 |
| ·辐射模型 | 第26-28页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第28-29页 |
| ·语音识别技术与语音合成技术的研究现状 | 第29-34页 |
| ·国内外语音识别技术的现状 | 第29-32页 |
| ·国内外语音合成技术的现状 | 第32-34页 |
| ·本文的研究内容及创新点 | 第34-37页 |
| ·论文的结构安排 | 第37-38页 |
| 第二章 情感语音基本理论研究 | 第38-62页 |
| ·绪论 | 第38页 |
| ·情感的分类 | 第38-42页 |
| ·情感维度空间理论 | 第38-39页 |
| ·离散情感理论 | 第39-41页 |
| ·基于离散情感的情感维度空间理论 | 第41-42页 |
| ·情感语音特征分析 | 第42-50页 |
| ·短时平均过零率 | 第43-45页 |
| ·短时平均能量 | 第45-46页 |
| ·基音频率 | 第46-48页 |
| ·共振峰 | 第48-50页 |
| ·情感语音识别模型 | 第50-60页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM) | 第50-52页 |
| ·人工神经网络(ANN) | 第52-53页 |
| ·混合高斯模型(GMM) | 第53页 |
| ·主元素分析法(PCA) | 第53-55页 |
| ·矢量分隔型马氏距离判别法 | 第55页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第55-60页 |
| ·情感语音合成研究 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第三章 情感语音库 | 第62-73页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·TYUT情感语音数据库的建立 | 第62-68页 |
| ·情感语音数据库建立的基本原则 | 第62-64页 |
| ·情感及情感语句的选择 | 第64-65页 |
| ·语音的采集 | 第65-66页 |
| ·情感语句的有效性分析 | 第66-68页 |
| ·Berlin(EMO-DB)情感语音数据库 | 第68-70页 |
| ·其它情感语音数据库简介 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 多种语音情感识别特征对情感语音库有效性的验证 | 第73-87页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·基本特征简介 | 第73-78页 |
| ·LPCC特征 | 第73-74页 |
| ·MFCC特征 | 第74-75页 |
| ·LPMCC特征 | 第75-76页 |
| ·ZCPA特征 | 第76页 |
| ·AUSEES特征 | 第76-77页 |
| ·AUSEEG特征 | 第77-78页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第78-86页 |
| ·一种语言的实验 | 第79-82页 |
| ·混合语音数据库的实验 | 第82-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于人耳听觉特性模型的特征研究及在情感语音识别中的应用 | 第87-105页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·人耳的听觉模型 | 第87-89页 |
| ·基于人耳听觉特性的过零峰值幅度(ZCPA)特征及其在情感语音识别中的应用 | 第89-94页 |
| ·过零峰值幅度特征基本算法 | 第89-91页 |
| ·过零峰值幅度特征在情感语音识别中的应用 | 第91-94页 |
| ·帧优化算法对ZCPA特征的改进 | 第94-97页 |
| ·帧优化算法基本理论 | 第94-96页 |
| ·实验步骤 | 第96页 |
| ·实验结果及分析 | 第96-97页 |
| ·Teager能量算子特征及在情感语音识别中的应用 | 第97-100页 |
| ·Teager能量算子 | 第97-99页 |
| ·Teager能量算子在情感语音识别中的应用 | 第99-100页 |
| ·基于人耳听觉特性的过零峰值最大Teager能量算子(ZCMT)特征 | 第100-103页 |
| ·ZCMT特征原理及提取步骤 | 第100-102页 |
| ·实验结果及分析 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 声门特征补偿的人耳听觉模型特征研究及在情感语音识别中的应用 | 第105-118页 |
| ·引言 | 第105页 |
| ·声门特征的基本理论 | 第105-109页 |
| ·语音产生的非线性模型 | 第105-106页 |
| ·典型的声门特征及基音周期的提取 | 第106-109页 |
| ·一种声门特征补偿的人耳听觉模型特征 | 第109-117页 |
| ·声门特征对于人耳听觉模型特征的影响 | 第109-110页 |
| ·人耳听觉补偿算法 | 第110-112页 |
| ·声门特征补偿的人耳听觉模型特征在情感语音识别中的应用 | 第112-113页 |
| ·实验结果及分析 | 第113-115页 |
| ·本文所有特征在情感语音识别实验的结果比较 | 第115-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 第七章 基于隐马尔科夫模型的语音合成与情感语音合成 | 第118-133页 |
| ·引言 | 第118页 |
| ·基于HMM的语音合成系统 | 第118-128页 |
| ·基于HMM的语音合成系统的基本结构 | 第118-123页 |
| ·基于HMM的语音合成系统实验平台的搭建 | 第123-125页 |
| ·实验结果及分析 | 第125-128页 |
| ·基于HMM的情感语音合成系统的实现 | 第128-131页 |
| ·基于HMM的情感语音合成系统的基本结构 | 第128-129页 |
| ·实验结果及分析 | 第129-131页 |
| ·本章小结 | 第131-133页 |
| 第八章 总结与展望 | 第133-136页 |
| ·总结 | 第133-134页 |
| ·展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 攻读博士期间已发表的学术论文 | 第148-150页 |
| 攻读博士期间的科研工作及成果 | 第150页 |
