基于高斯混合模型的老年人语音情感识别研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 “空巢老人”带来的社会问题 | 第9-10页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构 | 第10-12页 |
| 第二章 情感计算及其应用 | 第12-19页 |
| 2.1 情感与情绪 | 第12-13页 |
| 2.2 情感计算类别及其应用 | 第13-14页 |
| 2.2.1 根据语音来识别情感 | 第14页 |
| 2.2.2 根据脸部图像来识别情感 | 第14页 |
| 2.2.3 根据测量的心理学信号来识别情感 | 第14页 |
| 2.2.4 根据运动信号识别情感 | 第14页 |
| 2.3 语音情感识别的研究现状和发展趋势 | 第14-18页 |
| 2.3.1 语音情感识别的研究现状 | 第14-17页 |
| 2.3.2 语音情感识别的发展趋势 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 老年人情感语料库的采集与标注 | 第19-30页 |
| 3.1 语音生成系统 | 第19-20页 |
| 3.2 老年人的语音特点 | 第20页 |
| 3.3 老年人语音信息库的采集 | 第20-29页 |
| 3.3.1 语音资料的选取 | 第20-22页 |
| 3.3.2 老年人情感语料库的建立 | 第22-25页 |
| 3.3.3 筛选试验 | 第25-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 老年人语音情感识别算法选择及实验结果分析 | 第30-50页 |
| 4.1 模式识别的概念 | 第30-31页 |
| 4.1.1 模式识别研究的主要问题 | 第30-31页 |
| 4.2 语音情感识别算法模型介绍 | 第31-35页 |
| 4.2.1 高斯混合模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 隐马尔科夫模型 | 第33-34页 |
| 4.2.3 神经网络模型 | 第34-35页 |
| 4.3 语音特征介绍 | 第35-40页 |
| 4.3.1 梅尔倒谱系数 | 第37-38页 |
| 4.3.2 线性预测系数 | 第38-39页 |
| 4.3.3 短时平均能量与平均幅度 | 第39页 |
| 4.3.4 短时过零率 | 第39-40页 |
| 4.3.5 短时自相关函数 | 第40页 |
| 4.4 老年人语音情感识别实现及实验结果分析 | 第40-45页 |
| 4.4.1 对CLDC的实验及结果分析 | 第41-43页 |
| 4.4.2 对Berlin语音库的实验及结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5 老年人情感语料库实验及结果分析 | 第45-49页 |
| 4.5.1 对时长2～3秒语音段实验 | 第45-47页 |
| 4.5.2 对时长5～8秒语音段实验 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 在学期间的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
