| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 面临的挑战 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的研究内容、目标和创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 语音情感识别算法综述 | 第21-37页 |
| 2.1 语音情感数据库 | 第21-27页 |
| 2.1.1 语音情感库的采集和标注 | 第21-23页 |
| 2.1.2 常用的语音情感数据库 | 第23-24页 |
| 2.1.3 本文实验部分所采用的语音情感数据库 | 第24-27页 |
| 2.2 语音情感识别的特征 | 第27-30页 |
| 2.2.1 韵律特征和音质特征 | 第27页 |
| 2.2.2 谱特征 | 第27-28页 |
| 2.2.3 基于声学处理方法学的特征 | 第28-29页 |
| 2.2.4 基于机器学习方法学的特征 | 第29-30页 |
| 2.3 语音情感特征的选择和降维方法 | 第30-32页 |
| 2.3.1 选择方法 | 第30-32页 |
| 2.3.2 降维方法 | 第32页 |
| 2.4 语音情感的分类模型 | 第32-35页 |
| 2.4.1 基于生成模型的分类器 | 第33-34页 |
| 2.4.2 基于判别模型的分类器 | 第34-35页 |
| 2.4.3 基于混合模型的分类器 | 第35页 |
| 2.5 算法的评价标准 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小节 | 第36-37页 |
| 第3章 基于多核学习的多尺度声学特征融合语音情感识别 | 第37-57页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 一致多核表达的特征融合算法 | 第38-42页 |
| 3.2.1 MKL基本原理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 一致多核表达的特征融合算法 | 第39-42页 |
| 3.3 多尺度特征融合的迁移多核学习算法 | 第42-48页 |
| 3.3.1 MMD基本原理 | 第42-43页 |
| 3.3.2 多尺度特征融合的迁移多核学习算法 | 第43-48页 |
| 3.4 语音情感数据库及多尺度声学特征的提取 | 第48-49页 |
| 3.5 实验 | 第49-50页 |
| 3.5.1 单数据集下基于单一尺度声学特征的实验 | 第49页 |
| 3.5.2 单数据集下基于多尺度声学特征的实验 | 第49-50页 |
| 3.6 实验二 | 第50-54页 |
| 3.6.1 交叉数据集下基于单一尺度声学特征的实验 | 第50-51页 |
| 3.6.2 交叉数据集下基于多尺度声学特征的实验 | 第51-54页 |
| 3.7 总结 | 第54-57页 |
| 第4章 基于多标签深度神经网络的维度语音情感识别 | 第57-78页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 理论基础 | 第58-64页 |
| 4.2.1 自编码器 | 第59-62页 |
| 4.2.2 学习顶层特征的深度神经网络 | 第62-64页 |
| 4.3 基于参数弱分享的多标签深度网络 | 第64-70页 |
| 4.3.1 多标签深度网络 | 第65-67页 |
| 4.3.2 基于参数弱分享的多标签深度网络 | 第67-70页 |
| 4.4 实验 | 第70-76页 |
| 4.4.1 语音情感库和特征的提取 | 第70-71页 |
| 4.4.2 基于2D和3D的维度语音情感识别 | 第71-75页 |
| 4.4.3 训练样本数量和隐含层节点数对识别性能的影响 | 第75-76页 |
| 4.5 总结 | 第76-78页 |
| 第5章 基于递归型深度受限波尔兹曼机的语音情感识别 | 第78-93页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 受限波尔兹曼机 | 第79-81页 |
| 5.3 基于递归型深度受限波尔兹曼机的识别算法 | 第81-86页 |
| 5.3.1 条件受限波尔兹曼机 | 第81-83页 |
| 5.3.2 基于递归型深度受限波尔兹曼机的识别算法 | 第83-86页 |
| 5.4 实验 | 第86-91页 |
| 5.4.1 语音情感数据库和特征提取 | 第86-87页 |
| 5.4.2 基于RNN-DRBM的比较实验 | 第87-90页 |
| 5.4.3 RNN隐含层节点数对RNN-DRBM识别性能的影响 | 第90-91页 |
| 5.5 总结 | 第91-93页 |
| 第6章 情感数据场中基于蚁群化声学特征的语音情感识别 | 第93-110页 |
| 6.1 引言 | 第93-94页 |
| 6.2 情感数据场中基于蚁群化声学特征的框架 | 第94-98页 |
| 6.2.1 情感数据场 | 第94-95页 |
| 6.2.2 情感数据场中蚁群化声学特征 | 第95-98页 |
| 6.3 实验 | 第98-109页 |
| 6.3.1 语音情感数据库和特征提取 | 第98-103页 |
| 6.3.2 特征选择 | 第103-105页 |
| 6.3.3 特征选择的可视化分析 | 第105-107页 |
| 6.3.4 选择参数 | 第107-108页 |
| 6.3.5 实验结果的比较 | 第108-109页 |
| 6.4 总结 | 第109-110页 |
| 7. 总结与展望 | 第110-112页 |
| 7.1 总结 | 第110-111页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-125页 |
| 致谢 | 第125-127页 |
| 研究成果 | 第127页 |
