| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·关于语音情绪识别的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·媒体实验室的理论研究 | 第10-11页 |
| ·NEC 与SGI 合作开发出的KOTOHANA 终端 | 第11-12页 |
| ·Nemesysco 公司的分层分析技术 | 第12页 |
| ·南加州大学关于发音学的研究 | 第12页 |
| ·国内关于语音情绪识别研究的概况 | 第12-13页 |
| ·对研究现状的分析 | 第13-14页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 语音库的建立 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·建立语音库的准则 | 第15-18页 |
| ·语音库的取材范围 | 第15-16页 |
| ·语音库录音时的自然性 | 第16-17页 |
| ·语音采集的语境 | 第17-18页 |
| ·录音脚本的选择 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 语音信号的产生和接收及特征参数提取 | 第20-39页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·语音的产生与接收 | 第20-22页 |
| ·语音的产生 | 第20-21页 |
| ·语音的接收 | 第21-22页 |
| ·对语音信号的预处理 | 第22-27页 |
| ·采样和量化 | 第22-23页 |
| ·短时加窗处理 | 第23-27页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第27-34页 |
| ·发音速率 | 第27页 |
| ·短时能量 | 第27-28页 |
| ·短时过零率 | 第28-29页 |
| ·端点检测 | 第29-30页 |
| ·短时自相关函数及其基音周期和频率 | 第30-34页 |
| ·特征参数与语音中情绪的对应关系 | 第34-35页 |
| ·特征参数提取实验及结果分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 语音中的情绪识别 | 第39-52页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·情绪识别原理 | 第39-43页 |
| ·情绪识别方法的选择 | 第40页 |
| ·高斯混合模型原理 | 第40-43页 |
| ·EM 算法理论 | 第43-46页 |
| ·EM 算法实现 | 第46-49页 |
| ·EM 算法的程序设计 | 第46-47页 |
| ·EM 算法的收敛性 | 第47-49页 |
| ·情绪识别过程及结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 语音情绪控制小车实验设计 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·语音情绪控制实验小车模块 | 第52-57页 |
| ·语音录入模块 | 第53页 |
| ·特征提取模块 | 第53-54页 |
| ·情绪判别模块 | 第54-55页 |
| ·末端小车执行模块 | 第55-57页 |
| ·语音情绪控制小车实验方案设计及结果分析 | 第57-60页 |
| ·基本情绪测试 | 第57-59页 |
| ·情绪失控测试 | 第59页 |
| ·情绪程度测试 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |