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基于多粒度特征融合的维度语音情感识别方法研究

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基于多粒度特征融合的维度语音情感识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-19页
  1.1 课题来源第9页
  1.2 课题研究背景及意义第9-10页
  1.3 维度语音情感识别的研究现状第10-16页
    1.3.1 模型的研究现状第11-13页
    1.3.2 维度情感识别特征提取的研究现状第13-15页
    1.3.3 维度语音情感识别方法的研究现状第15-16页
    1.3.4 当前维度语音情感识别存在的问题第16页
  1.4 本文的主要研究内容及章节安排第16-19页
第2章 维度情感语音特征集的构建第19-38页
  2.1 引言第19页
  2.2 语音信号的声学基础第19-23页
    2.2.1 语音信号的产生第20页
    2.2.2 语音信号的线性产生模型第20-22页
    2.2.3 语音信号的数字化和预处理第22-23页
  2.3 DISEC和VAM语料库的介绍第23-24页
    2.3.1 DISEC离散情感语料库第23-24页
    2.3.2 VAM维度情感语料库第24页
  2.4 基于TEAGER非线性理论和梅尔听觉规律的特征提取方法第24-32页
    2.4.1 基于Teager非线性理论的语音产生模型第25-27页
    2.4.2 梅尔听觉认知规律第27页
    2.4.3 基于非线性产生理论的Teager_Mel特征的提取方法第27-29页
    2.4.4 基于VAM语料库和DISEC语料库的实验第29-32页
  2.5 韵律学特征的提取方法第32-33页
  2.6 音质特征的提取方法第33-35页
  2.7 谱特征的提取方法第35-37页
  2.8 本章小结第37-38页
第3章 多粒度特征的提取方法研究第38-49页
  3.1 引言第38页
  3.2 段粒度特征的提取方法第38-40页
  3.3 最优段长的确定第40-43页
  3.4 情感窗特征的特征提取第43-45页
  3.5 基于情感窗特征的实验第45页
  3.6 全局统计特征提取第45-47页
  3.7 基于全局统计特征的实验第47页
  3.8 本章小结第47-49页
第4章 基于认知机理的回馈神经网络构建第49-60页
  4.1 引言第49页
  4.2 基于认知机理的回馈神经网络的构建第49-55页
    4.2.1 大脑认知机理第49-50页
    4.2.2 基于认知机理的回馈神经网络的结构第50-52页
    4.2.3 CMRNN网络的训练算法第52-55页
  4.3 基于CMRNN网络的维度语音情感识别方法与实验第55-59页
    4.3.1 实验语料库第55页
    4.3.2 实验设计第55-57页
    4.3.3 实验结果及分析第57-59页
  4.4 本章小结第59-60页
结论第60-61页
参考文献第61-68页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果第68-70页
致谢第70-71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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