语音情感识别方法研究

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1、響曲义《ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ２０１６届硕±学位论文ｉＪ．／语音情感识别方法妍究作者姓名师宏慧指导教师乔晓艳副教授学科专业物理电子学硏究方向微弱信号检测培养单位物理电子工程学院学习年限２０１３年９月至２０１６年６月－透婷４’述涵：巧＾；ｉｒ＾，ＩＩＩ？ｉ丽ｉｉｆｌｎｉｌｉｉｉｉｉ－．ｉＳｉｉｉｉｍＭ＿＂＊■？ｎ—化日Ｉ山西大学２０１６届硕±学位论文语音情感识别方法研究作者姓名师宏慧指导教师乔晓艳副教授

2、学科专业物理电子学研究方向微弱信号检测培养单位物理电子工程学院学习年限２０１３年９月至２０１６年６月二〇—六年六月Ｔ，ｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒｓｄｅｇｒｅｅ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１６Ｔｈｅ民ｅｓｅａｒｃｈｏｆＳｐｅｅｃｈＥｍｏｔｉｏｎＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎＭｅ灶ｏｄｇ－ＳｔｕｄｅｎｔＮａｍｅＨｏｎｇｈｕｉＳｈｉｒｖ－－ＳｕｐｅｉｓｏｒＶｉｃｅＰｒｏｆ．ＸｉａｏｙａｎｉａｏＱＭａｏｒＰｈｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｊｙＳｅ

3、ｃｉａｌｔＷｅａｋＳｉｎａｌＤｅｌｅｔｉｎｐｙｇｇＤｅａｒｔｍｅｎｔＣｏｌｌｅｅｏｆＰｈｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｐｇｙＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＲｅｓｅａｒｃｈＤｕｒａｔ－ｉｏｎ２０１３．０９２０１６．０６Ｊｕｎｅ２０１６，目录Ｉ中文摘要ＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌ一第章绪论１１１１．研究背景及应用领域１．１．１语音情感识别研究背景１１１．１．２语音情感识别应用领域１２２．国内外研究现状及存在问题１．２．１语音情感识别国内外研究现状２３１

4、．２．２语音情感识别存在问题１．３研究内容与论文结构３１３１３．．主要研究内容１．３．２论文结构４第二章情感语音信号预处理与特征提取５２．１情感描述模型５２５．１．１情感的定义２．１２情感的分类５．２．２情感语音数据库６２．３情感语音信号预处理７２．３．１预加重７２．３．２分顿加窗７２．３．３清浊音判别９２－．４基于ＷＳ畑算法的清浊音判别９２．４．１算法基本理论９２２Ｗ－ＳＲＨ１０．４．清浊音判别算法实现２４

5、３１１．．清浊音判别结果２．５语音情感特征提取１３２．５．１韵律特征１３２１．５．２音质特征６２１８．５．３谱特征２．６语音情感特征降维２０２２．６．１主成分分析０２ｔ２主成分分析降维结果．２２２７．本章小结２３第Ｈ章声口汲特征提取及分析２５３－．１基于ＳＲＨＰＳＩＡＩＦ算法的声口波信号获取２５－３．１．１ＳＲＨＰＳＩＡＩＦ算法基本理论２５３－．１．２ＳＲＨＰＳＩＡＩＦ算法实现２６３．１．３声口波信号获取结果２７３２２

6、９．声口波特征分析３．２．１抛物线频谱参数（ＰＳＰ）２９３．２．２谐波丰富因子（ＨＲＦ）３２３．３本章小结３４第四章语音情感识别３５４．１语音情感识别概述３５４．２人工神经网络３５２１３５４．．神经网络概述４２２３５．．神经网络类型４２３３６．．神经网络结构４．３ＢＰ神经网络３７４．３．１ＢＰ神经网络概述３７４．３．２ＢＰ神经网络的学习算法３８４．３．３ＢＰ神经网络训练方式４０４．４找式自编码算法４０４

7、．４．１稀疏自编码神经网络４０４．４．２稀疏自编码器学习算法４２４．４．３ｓｏｆｔｍａｘ回归４３４４４３．．４找式自编码４４５４４．．找式白编码算法特点４．５仿真实现４４４．５．１分类过程４５４５２４５．．分类结果与分析４．６４７本章小结．．．第五章总结与展望４９５．１论文总结４９．２４９５未来展望参考文献５１攻读学位期间取得的硏究成果５５致谢５６７个人简况及联系方式５Ｓｍ书５８学位论文使用授权说明５９

8、ＣｏｎｔｅｎｔｓＣｈｉｎｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１ＬＩＲｅｓｅａｒｃｈｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄ