情感语音的特征提取与识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·语音情感识别的研究现状 | 第10-12页 |
| ·语音情感识别的应用前景 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 情感语音的相关特征介绍 | 第15-25页 |
| ·情感语音库 | 第15-16页 |
| ·情感语音的常用声学特征 | 第16-22页 |
| ·基音频率 | 第16-18页 |
| ·短时能量 | 第18页 |
| ·短时过零率 | 第18-19页 |
| ·共振峰 | 第19-21页 |
| ·Mel 频率倒谱系数 | 第21-22页 |
| ·固有模态函数特征 | 第22-25页 |
| ·固有模态函数（IMF） | 第22页 |
| ·EMD 算法流程 | 第22-23页 |
| ·提取瞬时频率和瞬时振幅 | 第23-24页 |
| ·EMD 算法复杂度分析 | 第24-25页 |
| 第三章 语音情感特征分析 | 第25-38页 |
| ·情感语音的声学特征 | 第25页 |
| ·情感语音的声学特征分析 | 第25-32页 |
| ·基频特征分析 | 第25-27页 |
| ·短时能量特征分析 | 第27-28页 |
| ·短时过零率特征分析 | 第28-29页 |
| ·共振峰特征分析 | 第29-31页 |
| ·MFCC 特征分析 | 第31-32页 |
| ·情感语音的 IMF 特征分析 | 第32-36页 |
| ·IMF 特征 | 第32-33页 |
| ·不同情感语音 IMF 的区别 | 第33-36页 |
| ·IMF 特征的选取 | 第36页 |
| ·本文所采用的情感特征 | 第36-38页 |
| 第四章 基于 IMF 的语音情感识别研究 | 第38-47页 |
| ·支持向量机简介 | 第38-40页 |
| ·支持向量机算法实现 | 第40-42页 |
| ·支持向量机核函数的选择 | 第40-41页 |
| ·本论文采用的 SVM 核函数 | 第41页 |
| ·支持向量机算法描述 | 第41-42页 |
| ·识别结果与分析 | 第42-45页 |
| ·语音情感识别的系统设计 | 第42-43页 |
| ·基于 IMF 的语音情感识别 | 第43-44页 |
| ·基于 IMF 和声学特征相结合的语音情感识别 | 第44-45页 |
| ·不同特征参数的语音情感识别率的比较 | 第45-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·全文总结 | 第47页 |
| ·研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录(攻读硕士学位期间发表的论文) | 第54-55页 |
| 摘要 | 第55-58页 |
| ABSTRACT | 第58-62页 |
