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基于深度学习和模糊理论的语音情感识别方法研究
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基于深度学习和模糊理论的语音情感识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-20页
　　1.1 研究背景和意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　1.3 语音情感识别基础第12-18页
　　　　1.3.1 语音情感模型第12-14页
　　　　1.3.2 语音情感数据库第14-15页
　　　　1.3.3 语音情感特征第15-16页
　　　　1.3.4 语音情感识别分类第16-18页
　　1.4 论文主要研究内容第18-19页
　　1.5 论文结构安排第19页
　　1.6 本章小结第19-20页
第二章 语音信号处理及语音情感特征提取第20-27页
　　2.1 语音信号预处理第20-23页
　　　　2.1.1 预加重第20页
　　　　2.1.2 加窗分帧第20-21页
　　　　2.1.3 端点检测第21-23页
　　2.2 语音情感特征提取第23-26页
　　　　2.2.1 短时能量第23页
　　　　2.2.2 短时过零率第23-24页
　　　　2.2.3 Mel倒谱系数（MFCC）第24-25页
　　　　2.2.4 语谱图特征第25-26页
　　2.3 语音情感特征归一化处理第26页
　　2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于深度学习的语音情感识别方法第27-49页
　　3.1 传统神经网络第27-32页
　　　　3.1.1 神经网络模型第27-30页
　　　　3.1.2 反向传播算法第30-31页
　　　　3.1.3 Softmax回归第31-32页
　　3.2 深度学习神经网络模型第32-40页
　　　　3.2.1 深度学习神经网络概述第32-33页
　　　　3.2.2 栈式自编码器（SAE）第33-37页
　　　　3.2.3 卷积神经网络（CNN）第37-40页
　　3.3 实验与结果分析第40-47页
　　　　3.3.1 基于栈式自编码器的语音情感识别第40-43页
　　　　3.3.2 基于卷积神经网络的语音情感识别第43-47页
　　3.4 本章小结第47-49页
第四章 基于深度学习和模糊理论的语音情感识别方法第49-60页
　　4.1 模糊理论概述第49-51页
　　4.2 模糊神经网络（FNN）第51-55页
　　4.3 基于SAE+FNN的语音情感识别第55-58页
　　4.4 基于CNN+FNN的语音情感识别第58-59页
　　4.5 本章小结第59-60页
总结与展望第60-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果第66-67页
致谢第67-68页
附件第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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