文档介绍：重庆邮电大学硕士学位论文答辩委员会主席盎昏幺盘查鱼壹煎厶釜王国胤教授英文题目丛墨玦垦鹉玦垒望鱼墨△鱼垒箍驯覴曼曼计算机应用技术年麓跞指导教师学科专业论文答辩日期生§且釜垒旦论文评阅人分类号论文提交日期玺耆:垒■■■■狪,
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摘要情感识别是人机交互中的重要研究课题,对于提高计算智能化和人性化有着重要的现实意义。语音情感识别是情感识别的重要组成部分,它主要关注如何从语音中更有效地识别出情感信息。在语音情感识别方面,国内外研究人员在预处理、特征提取、特征融合、识别模型等各个领域开展了广泛而深入的研究,取得了许多研究成果。当前,语音情感识别研究大多是基于理想无噪声环境的。虽然其算法在这些环境下能获得较高的识别率,但在噪声环境下识别率就会急剧下降,这主要是由于训练和测试环境的不匹配引起的。因此,语音情感识别中的噪音信号处理是语音情感识别研究的一个重要研究领域。本文的研究工作主要集中在语音情感识别中的预处理阶段,主要包括以下三部分的工作:疚脑诜治隽烁髦旨跗追ㄖ螅岷掀嘴氐奶氐悖岢隽艘恢只于谱熵噪声估计的减谱法。该方法首先选取谱熵最大的一帧做为噪声帧,然后在后续帧中进行噪声帧更新,同时在各帧减去对应的噪声帧,从而达到去噪目的。实验结果显示,与其它方法相比,本文提出的算法对信噪比和识别率两方面都有所提高。捎谌ピ牒蟮挠镆糁腥杂惺S嘣肷A四艽又醒∪【】赡芏嗟摹更可靠的帧用于特征提取,本文定义了帧有效度用于衡量帧对于特征提取的准确性和有效性;然后在此基础上提出了一种基于帧有效度的动态帧提取算法。实验结果显示,该方法可以提高语音识别系统的识别率。疚娜诤仙厦嫣岢龅乃惴ǎ杓屏艘桓鲇镆羟楦惺侗鹪胍粜藕糯理仿真实验系统。该系统是一个集噪声模拟、噪声去除、特征提取、模型处理多种功能于一体的综合实验平台。系统中还集成了多种去噪算法以方便比较,可以实现对语音库进行各类噪声的批量实验处理和验证。关键词:情感识别,噪音信号处理,减谱法,谱熵重庆邮电大学硕士论文
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.噪音信号处理技术的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模型补偿方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第三章基于谱熵的改进减谱法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...嘴氐亩ㄒ寮靶灾省摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章噪音信号处理技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..预处理阶段的噪音信号处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...【轿蟛畹腗惴ā抗噪特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谱熵⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..嘴赜肫灯椎墓叵导氨浠媛伞基于谱熵的噪声估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...谄嘴氐某跏荚肷⊙≡「隆重庆邮电大学硕士论文目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
基于谱熵的减谱法及其在语音情感识别中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于帧有效度的动态帧的提取算法⋯⋯⋯