面向语音情感识别的局部语音特征分析提取与模型验证

目录

声明

第1章 绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3研究意义

1.4本文研究内容及各章节安排

第2章 语音情感识别概述

2.1语音情感识别的一般方法

2.1.1情感描述方法

2.1.2特征提取

2.1.3特征降维

2.1.4分类

2.1.5评价指标

2.2常用情感语音数据库

2.2.1 Emo-DB（柏林情感语音数据库）

2.2.2 IEMOCAP（交互式情感二元动作捕捉数据库）

2.2.3两个数据库的比较

2.3本章小结

第3章 基于分段特征的语音情感识别

3.1分段方法

3.1.1基于时间的固定分段方法

3.1.2基于能量的动态分段方法

3.2局部基频概率分布特征

3.3算法和工具

3.3.1特征提取

3.3.2特征降维

3.3.3分类器和实验工具

3.4实验参数设置

3.5实验设计及结果

3.6本章小结

第4章 基于动态模型的语音情感识别

4.1现有的DNN-ELM方法

4.1.1深度神经网络

4.1.2极限学习机

4.1.3实验方法

4.2 k均值-ELM的方法

4.2.1 k均值聚类算法

4.2.2改进的方法

4.2.3实验结果

4.3 DNN-BLSTM的方法

4.3.1循环神经网络

4.3.2长短时记忆

4.3.3双向长短时记忆

4.3.4改进的方法

4.3.5实验结果

4.4本章小结

第5章 总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢