語(yǔ)音作為人們?nèi)粘＝涣髯钪匾姆绞街?其中蘊(yùn)含了大量的跟情感相關(guān)的信息。隨著近年來(lái)人工智能的發(fā)展以及技術(shù)研究的深入,使得人機(jī)交互成為了當(dāng)今的研究熱點(diǎn),讓機(jī)器具備跟人一樣能識(shí)別和表達(dá)情感的能力成為研究者們的目標(biāo),語(yǔ)音情感識(shí)別的重要性也日益凸顯出來(lái)。語(yǔ)音情感識(shí)別是語(yǔ)音處理領(lǐng)域富有挑戰(zhàn)性的課題之一,它的應(yīng)用非常廣泛,因此,這項(xiàng)研究具有重要的理論意義和應(yīng)用前景。目前,在語(yǔ)音特征提取方面,大多數(shù)研究者選擇的是韻律特征、音質(zhì)特征或者是基于譜的特征,而把時(shí)域和頻域結(jié)合在一起的研究則相對(duì)較少。而語(yǔ)譜圖具有把時(shí)域信息和頻域信息結(jié)合在一起的特點(diǎn),它本身就包含了大量跟語(yǔ)音相關(guān)的信息,因此本文選用語(yǔ)譜圖來(lái)提取語(yǔ)音情感特征。本文的主要研究工作如下:1)闡述了語(yǔ)音情感識(shí)別的研究背景和意義,對(duì)語(yǔ)音情感識(shí)別的研究歷史和現(xiàn)狀做了簡(jiǎn)單的歸納總結(jié),研究情感分類(lèi)的模型、常用的語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)。2)對(duì)語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)的預(yù)處理能夠提高分析精確度,本文對(duì)語(yǔ)音的預(yù)處理包括預(yù)加重、分幀加窗和端點(diǎn)檢測(cè),經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后,提取出語(yǔ)音信號(hào)的基音頻率、短時(shí)能量、短時(shí)過(guò)零率、共振峰和梅爾倒譜系數(shù)等參數(shù)組成情感特征矢量。3)在簡(jiǎn)單研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 語(yǔ)音情感識(shí)別的研究背景和意義
    1.2 研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 語(yǔ)音情感識(shí)別的基礎(chǔ)
    2.1 情感分類(lèi)的描述模型
        2.1.1 離散情感論
        2.1.2 維度情感論
    2.2 語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.2.1 離散情感數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.2.2 維度情感數(shù)據(jù)庫(kù)
    2.3 語(yǔ)音情感信號(hào)預(yù)處理
        2.3.1 預(yù)加重
        2.3.2 分幀加窗
        2.3.3 端點(diǎn)檢測(cè)
    2.4 聲學(xué)特征提取
        2.4.1 語(yǔ)速
        2.4.2 基頻
        2.4.3 短時(shí)能量和短時(shí)平均幅值
        2.4.4 短時(shí)平均過(guò)零率
        2.4.5 共振峰
        2.4.6 梅爾倒譜系數(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.1 概述及發(fā)展
    3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 BP網(wǎng)絡(luò)模型
        3.3.2 BP學(xué)習(xí)算法
        3.3.3 改進(jìn)的BP算法
        3.3.4 實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.1 基本概念
    4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        4.2.1 局部連接
        4.2.2 權(quán)值共享
        4.2.3 卷積層和池化層
    4.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音情感識(shí)別
        4.3.1 語(yǔ)譜圖的處理
        4.3.2 CNN網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)
        4.3.3 分類(lèi)器的選擇
    4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.4.1 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響
        4.4.2 選擇不同分類(lèi)器的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.3 在不同環(huán)境下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.4 在不同的信噪比下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 個(gè)人簡(jiǎn)歷
附錄B 攻讀碩士學(xué)位期間完成的主要工作



本文編號(hào)：3850020