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噪声鲁棒的语音情感识别研究
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噪声鲁棒的语音情感识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 绪论第12-16页
　　1.1 研究背景及意义第12页
　　1.2 噪声语音情感识别现状第12-13页
　　　　1.2.1 情感建模和情感语料库第13页
　　　　1.2.2 语音情感特征第13页
　　1.3 研究内容与章节安排第13-16页
第二章 噪声鲁棒的语音情感识别综述第16-22页
　　2.1 实验语料库第16-17页
　　　　2.1.1 语料库第16页
　　　　2.1.2 语音与噪声合成第16-17页
　　2.2 噪声鲁棒语音情感识别方法第17-19页
　　　　2.2.1 特征相关方法第17-18页
　　　　　　2.2.1.1 噪声鲁棒的特征第17-18页
　　　　　　2.2.1.2 特征标准化方法第18页
　　　　　　2.2.1.3 特征补偿方法第18页
　　　　2.2.2 模型相关方法第18-19页
　　2.3 语音信号预处理第19-21页
　　　　2.3.1 预加重第19页
　　　　2.3.2 分帧和加窗第19-20页
　　　　2.3.3 端点检测第20-21页
　　2.4 本章小节第21-22页
第三章 噪声鲁棒的语音情感特征提取算法第22-32页
　　3.1 小波包分析第22-25页
　　　　3.1.1 小波包分析的数学描述第22-23页
　　　　3.1.2 可容许树第23页
　　　　3.1.3 小波包滤波器组第23-24页
　　　　3.1.4 频率排序第24页
　　　　3.1.5 最优小波包基的搜索算法第24-25页
　　3.2 子频带噪声补偿第25-28页
　　　　3.2.1 非对称噪声抑制第26-28页
　　　　3.2.2 时域掩蔽第28页
　　　　3.2.3 谱权重平滑化第28页
　　3.3 频谱质心第28-29页
　　3.4 基于长时帧噪声补偿的小波包倒谱系数特征提取第29-31页
　　3.5 本章小结第31-32页
第四章 特征选择第32-40页
　　4.1 统计特征的提取第32-33页
　　4.2 特征选择第33-39页
　　　　4.2.1 语音片段模型第33-35页
　　　　4.2.2 模型参数计算第35-36页
　　　　4.2.3 因素分析第36-37页
　　　　4.2.4 标准化第37-39页
　　4.3 本章小结第39-40页
第五章 重要性加权的支持向量机第40-58页
　　5.1 支持向量机第40-45页
　　　　5.1.1 线性SVM第40-44页
　　　　　　5.1.1.1 样本线性可分问题第40-43页
　　　　　　5.1.1.2 样本线性不可分问题第43-44页
　　　　5.1.2 非线性SVM与核函数第44-45页
　　　　5.1.3 SVM用于多类分类第45页
　　5.2 协变量偏移第45-49页
　　　　5.2.1 协变量偏移补偿第45-46页
　　　　5.2.2 最小二乘重要性权重估计第46-47页
　　　　5.2.3 交叉验证第47页
　　　　5.2.4 核函数第47页
　　　　5.2.5 重要性权重计算步骤第47-49页
　　5.3 重要性权重支持向量机第49页
　　5.4 噪声环境下语音情感识别实验第49-57页
　　　　5.4.1 实验设计第49-51页
　　　　5.4.2 频带划分方式对于噪声条件下情感识别实验的影响第51-52页
　　　　5.4.3 特征选择维数对噪声条件下情感识别的影响第52-54页
　　　　5.4.4 LW-WPCC特征和传统声学特征在噪声环境下识别准确率比较第54-56页
　　　　5.4.5 重要性权重加权的支持向量机分类器在噪声环境下对语音情感识别的影响第56-57页
　　5.5 本章小结第57-58页
第六章 噪声条件下多特征融合的语音情感识别第58-72页
　　6.1 受限玻尔兹曼机第58-60页
　　　　6.1.1 受限玻尔兹曼机的学习方法第59-60页
　　6.2 BP算法第60-65页
　　　　6.2.1 BP算法的原理第60-61页
　　　　6.2.2 BP算法的数学表达第61-64页
　　　　6.2.3 BP算法的执行步骤第64-65页
　　6.3 DBN网络第65-66页
　　6.4 特征融合第66页
　　6.5 实验结果与分析第66-69页
　　6.6 本章小结第69-72页
第七章 总结与展望第72-74页
　　7.1 本文工作总结第72-73页
　　7.2 今后工作展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-80页
作者在攻读硕士期间取得的学术成果第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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