文档介绍：⑧⋯⋯硕士学位论文基于挠镆羟楦惺侗鹧芯论文作者:张鎏钦指导教师:刘蓉副教授学科专业:无线电物理研究方向:模式识别华中师范大学物理科学与技术学院年
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作者签名:懒⑨作者签名:铆瞳钦导师签名:匆华中师范大学学位论文原创性声明和使用授权说明导师签名:亩学位论文版权使用授权书原创性声明保密论文注释:本学位论文属于保密,在——年解密后适用本授权书。日期:Ⅺ,,年陆腥日期:贘甑仍日期:./曷嵩口日日期:晁暝仑θ本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑定享受相关权益。回重诠塞握銮卮溢压┳坏┒坏┤滩椤所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其它个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华中师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人已经认真阅读“咝Q宦畚娜氖菘夥⒉颊鲁獭保饨ū救说学位论文提交“咝Q宦畚娜氖菘狻敝腥姆⒉迹⒖砂础罢鲁獭敝械墓硕士学位论文‘
⑨摘要自然人机交互作为一种日益受到重视的新的交互方式具有重要的理论意义和实用价值,而实现自然人机交互的关键在于计算机“情感计算”的能力。语音是交别率主要有两个研究方向,一是改进语音特征的提取方式或者选取方式;二是改进本论文对语音情感识别整体流程进行了介绍,重点研究了语音情感特征的提取流方式中最直接最基本的方式,因此语音信号中的情感信息受到了研究人员的重视,特别是语音情感识别和语音情感合成方面。在语音情感识别的研究中,提高识分类方法或者选取更适合的分类方法。方法以及基于支持向量机的语音情感识别。主要内容如下:镆粜藕诺那岸舜怼6杂镆粜藕沤辛嗽ぜ又兀哟昂投说慵觳獯怼V氐比较和分析了加窗方式的不同所带来的不同实验结果,为后期实验的选择做准备。镆粜藕徘楦刑卣鞑问奶崛 1冉狭烁骼嗲楦刑卣鞯难≡瘢氐惚冉狭嘶提取方法和共振峰提取方法,改进提取方法后通过实验证明得到了较好的效果。掷喾椒ǖ难芯俊1疚闹饕Q芯苛酥С窒蛄炕姆掷喾椒ǎ治隽怂墓乖旖构,原理及特点,然后对问呕姆椒ń辛搜芯俊W詈笸ü笛橹っ了椒ㄔ谟镆羟楦惺侗鹕系挠行浴关键词:语音情感;情感特征分析;模式识别;硕士学位论丈。.
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⑧摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章情感分类及语音特征分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章语音信号预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第四章语音情感特征提取方法的研究及实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..目录研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究价值及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的研究内容及结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯情感的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.语音情感数据集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯语音情感特征分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..语音信号预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..崛∮⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.硕士学位论文\............................................................./.。
参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第五章基于挠镆羟楦惺侗稹支持向量机概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..核函数的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于遗传算法的参数优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于粒子群算法的参数优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第六章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯总