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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,
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