情感语音识别开题报告
开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究
开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究一、研究背景和目的情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向。
借助机器学习技术，可以对文本中的情感倾向进行准确的判断和分类。
本研究旨在探索并研究基于机器学习的情感分析算法，以提高情感分析的准确性和效率。
二、研究内容和方法1. 数据收集我们将从互联网上收集大规模的文本数据，包括社交媒体评论、新闻报道、产品评价等，用于训练和测试情感分析算法。
2. 特征提取基于机器学习的情感分析算法需要将文本数据转换为可被算法处理的特征向量。
我们将采用词袋模型或者词嵌入技术来提取文本特征。
3. 模型选择与训练我们将尝试使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等，对提取的特征进行训练和建模，并选择最优的模型用于情感分析。
4. 模型评估与优化我们将采用交叉验证等方法评估所建模型的性能，并根据评估结果对算法进行优化和改进，以提高情感分析的准确性和鲁棒性。
5. 实验结果分析通过实验，我们将对算法的性能进行评估，并与已有的情感分析方法进行对比分析，从而验证所提出的基于机器学习的情感分析算法的有效性。
三、预期研究成果1. 提出一种基于机器学习的情感分析算法，能够准确地分析文本中的情感倾向。
2. 在各类文本数据上进行广泛的实验评估，并与已有方法进行对比分析。
3. 通过改进和优化，进一步提高情感分析算法的准确性和实用性。
四、研究计划与进度安排1. 数据收集和预处理阶段：- 收集并整理各类文本数据，构建数据集。
- 对数据进行预处理和清洗，提取有用的特征。
2. 模型选择与训练阶段：- 尝试各类机器学习算法，选择较优算法进行训练和建模。
- 利用训练好的模型对测试集进行情感分析，评估算法的性能。
3. 模型优化与改进阶段：- 根据评估结果对算法进行优化和改进。
- 针对不同情感分析场景，设计相应的改进策略。
4. 实验结果分析与论文撰写阶段：- 对实验结果进行详细的分析和总结。
短语音文本相关说话人识别系统的设计与实现的开题报告
短语音文本相关说话人识别系统的设计与实现的开题报告一、研究背景和意义随着智能手机等移动设备的普及，短信、语音输入等方式逐渐被广泛应用在人们的日常生活中，而语音识别和说话人识别是其中重要的技术之一。
短语音文本相关说话人识别系统的设计与实现是这方面的研究之一，它可以实现识别说话人的身份信息，从而更好地服务于人们的生活和工作。
目前，国内外已经有不少关于语音识别和说话人识别的研究，其中有的针对长音频，有的针对短语音，但是针对短语音文本相关的说话人识别的研究却比较少，针对此类问题的研究具有很高的实效性和实际应用价值。
二、研究内容本文将以短语音文本相关说话人识别为研究对象，主要研究内容包括：1. 研究短文本语音信号中说话人身份信息的提取方法和特征提取算法，选取合适的特征集用于进行说话人分类。
2. 设计并实现基于机器学习算法的说话人识别系统，通过对一定数量的数据进行训练，建立分类模型，用于在新数据上进行预测。
3. 对所设计的系统进行实验验证，比较各种特征提取方法和分类算法在说话人识别效果上的差异。
三、研究方法本研究将采用以下方法进行：1. 收集一定量的短语音文本语音信号数据，并进行预处理，包括音频采集、去噪处理、切割等。
2. 提取语音信号的特征，包括声谱图特征、梅尔频率倒谱系数特征等，并对不同特征进行对比分析。
3. 采用机器学习算法建立分类模型，比较不同算法在分类效果上的差异，如K近邻算法、支持向量机算法等。
4. 使用所建立的分类模型对新数据进行预测，并评估模型的准确性和鲁棒性。
四、预期成果通过本研究，我们预期实现一个短语音文本相关说话人识别系统，具备以下特点：1. 可以有效提取短语音文本信号中的说话人身份信息。
2. 结合了多种特征提取方法和机器学习算法，能够实现高效、准确的说话人分类。
3. 系统具有较高的鲁棒性和普适性，可以应用于多种领域，如语音识别、人机交互、声纹识别等。
五、研究时间进度安排1-2周文献调研和相关技术学习3-4周短语音文本相关说话人信号数据的采集和预处理5-6周特征提取算法的研究和实现7-8周机器学习算法的研究和实现9-10周系统设计和实现11-12周实验验证和结果分析13-14周论文撰写和修改六、参考文献[1] Zhang L, Sun Y, Yin J. A text-independent speaker verification method based on the convolutional neural network[C]//2018 IEEE 12th International Conference on Anti-Counterfeiting, Security, and Identification (ASID). IEEE, 2018: 1-5.[2] Li L, Li P. Recent advances in speaker recognition[J]. Trends in Signal Processing, 2019, 3(2): 49-65.[3] Stirenko S, Kovalchukov R, Tkachenko D, et al. DeepSpeaker: End-to-End Speaker Verification Driving by Raw AudioWaveform[C]//2020 IEEE International Conference on Identity, Security and Behavior Analysis (ISBA). IEEE, 2020: 1-8.[4] 杨嘉丽, 李晓晖, 蒋立. 基于深度学习的短时说话人身份识别[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(10): 2359-2366.[5] Raj A B, Sundararajan E, Sarkar G. Text-independent speaker identification system based on acoustic speech features using backpropagation neural network[J]. Journal of Signal Processing Systems, 2018, 90(4): 485-495.。
语音情感识别技术了解人的情绪与情感状态
语音情感识别技术了解人的情绪与情感状态随着科技的不断进步，语音情感识别技术逐渐成为人工智能领域的热门话题。
该技术可以通过分析语音信号，了解人的情绪与情感状态，为人们的交流提供更多的可能性。
本文将介绍语音情感识别技术的原理、应用以及发展前景。
一、语音情感识别技术的原理语音情感识别技术的原理是通过对语音信号进行分析和处理，提取出与情绪与情感相关的特征参数。
这些特征参数包括语速、音调、语调、能量等，通过对这些参数进行模式匹配、分类和判别，识别出语音信号中所表达的情绪与情感状态。
二、语音情感识别技术的应用1. 智能助理语音情感识别技术可以应用于智能助理，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
通过识别用户语音中的情绪与情感状态，智能助理可以更好地理解用户的需求，提供更加个性化、贴心的服务。
2. 情感分析语音情感识别技术还可以应用于情感分析领域。
例如，在市场调研中，可以通过对消费者电话回访录音进行情感识别分析，了解消费者对产品或服务的满意度，从而有针对性地改进产品和服务质量。
3. 心理健康辅助语音情感识别技术可以为心理健康领域提供有力支持。
通过识别患者语音中的情绪与情感状态，可以对患者的心理状态进行监测与评估，及早发现与干预可能存在的心理问题。
三、语音情感识别技术的发展前景语音情感识别技术在人工智能领域具有广阔的应用前景。
随着语音识别和自然语言处理等相关技术的进一步发展，语音情感识别技术将变得更加准确和稳定，能够更好地理解和识别人类语音中的情感信息。
同时，语音情感识别技术也将与人机交互、智能助手等领域相结合，为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。
总结：语音情感识别技术通过对语音信号的分析与处理，可以了解人的情绪与情感状态。
它在智能助理、情感分析、心理健康辅助等领域有着广泛的应用。
随着相关技术的进一步发展，语音情感识别技术的准确性和稳定性将不断提高，为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。
语音信号的提取与识别技术(说话人识别系统)的研究-开题报告
中北大学毕业设计(论文)开题报告学生姓名：学号：学院、系：信息与通信工程学院通信工程系专业：通信工程设计(论文)题目：语音信号提取与识别技术指导教师:2006年 3 月 8 日开题报告填写要求1．开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效；2．开题报告内容必须用按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见；3．学生写文献综述的参考文献应不少于15篇（不包括辞典、手册）。
文中应用参考文献处应标出文献序号，文后“参考文献”的书写，应按照国标GB 7714—87《文后参考文献著录规则》的要求书写，不能有随意性；4．学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字；5. 有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。
如“2004年3月15日”或“2004-03-15”；6. 指导教师意见和所在专业意见用黑墨水笔工整书写，不得随便涂改或潦草书写。
毕业设计（论文）开题报告毕业设计（论文）开题报告毕业设计（论文）开题报告附件：参考文献注释格式学术期刊作者﹒论文题目﹒期刊名称，出版年份，卷(期)：页次如果作者的人数多于3人，则写前三位作者的名字后面加“等”，作者之间以逗号隔开。
例如：[1]李峰,胡征,景苏等. 纳米粒子的控制生长和自组装研究进展. 无机化学学报，2001, 17(3): 315~324[2] J.Y.Li, X.L.Chen,H.Li. Fabrication of zinc oxide nanorods.Journal of Crystal Growth, 2001,233:5～7学术会议论文集作者﹒论文题目﹒文集编者姓名﹒学术会议文集名称，出版地：出版者，出版年份：页次例如：[3] 司宗国谢去病王群﹒重子湮没快度关联的研究﹒见赵维勤，高崇寿编﹒第五届高能粒子产生和重离子碰撞理论研讨会文集，北京：中国高等科学技术中心，1996：105 图书著者﹒书名﹒版本﹒出版地：出版者，出版年﹒页次如果该书是第一版则可以略去版次。
智能音箱语音识别技术研究—开题报告
智能音箱语音识别技术研究—开题报告一、研究背景随着人工智能技术的不断发展，智能音箱作为一种新兴的智能硬件产品，逐渐走进人们的生活。
智能音箱通过语音识别技术，可以实现语音交互、智能控制家居设备、查询信息等功能，极大地方便了人们的生活。
然而，目前智能音箱的语音识别技术还存在一些挑战和问题，如准确率不高、对方言识别困难等。
因此，本研究旨在深入探讨智能音箱语音识别技术，提升其准确率和稳定性，为智能音箱的进一步发展提供技术支持。
二、研究目的本研究旨在通过对智能音箱语音识别技术进行深入研究，解决当前存在的问题和挑战，提升其准确率和稳定性。
具体目标包括： 1. 分析当前智能音箱语音识别技术的发展现状； 2. 探讨智能音箱语音识别技术存在的问题和挑战； 3. 提出相应的改进策略和方法，以提升语音识别准确率； 4. 设计并实现相应的实验验证，验证改进策略的有效性。
三、研究内容本研究将围绕以下内容展开： 1. 智能音箱语音识别技术原理及发展历程； 2. 当前智能音箱语音识别技术存在的问题和挑战； 3. 改进策略和方法探讨，包括但不限于深度学习、模型优化等方面； 4.实验设计与实施，验证改进策略的有效性； 5. 结果分析与总结，对实验结果进行评估和总结。
四、研究意义本研究对于智能音箱语音识别技术领域具有重要意义： 1. 可以提升智能音箱语音识别准确率，提高用户体验； 2. 可以推动智能硬件领域的发展，促进人工智能技术在生活中的应用； 3. 可以为相关领域的研究者提供参考和借鉴。
五、研究计划本研究计划分为以下几个阶段： 1. 调研阶段：对当前智能音箱语音识别技术进行调研分析； 2. 理论学习阶段：学习相关理论知识，为后续实验做准备； 3. 实验设计阶段：设计并实施相关实验，验证改进策略的有效性； 4. 数据分析阶段：对实验结果进行数据分析和总结； 5. 论文撰写阶段：撰写开题报告、毕业论文等相关文献。
通过以上研究计划，我们将全面深入地探讨智能音箱语音识别技术，并为其未来发展提供有力支持。
基于深度学习的情感分析技术研究开题报告
基于深度学习的情感分析技术研究开题报告一、研究背景在当今信息爆炸的时代，人们每天都会产生大量的文本数据，如社交媒体上的评论、新闻报道、产品评价等。
这些文本数据蕴含着丰富的情感信息，对于个人用户和企业来说，了解这些情感信息对于制定决策、改进产品和服务具有重要意义。
因此，情感分析技术应运而生，它可以帮助我们自动识别文本中所包含的情感倾向，从而更好地理解用户需求和市场趋势。
二、研究意义传统的情感分析方法主要基于规则和词典，存在着准确率不高、泛化能力差等问题。
而深度学习作为一种强大的机器学习技术，在自然语言处理领域取得了巨大成功，尤其在情感分析任务上展现出了优异的性能。
因此，本研究旨在探索基于深度学习的情感分析技术，提高情感分析的准确性和效率，为实际应用提供更好的支持。
三、研究内容文本表示方法：深度学习模型需要将文本数据转换为计算机可理解的形式，常用的文本表示方法包括词袋模型、词嵌入等。
情感分类模型：构建基于深度学习的情感分类模型，通过神经网络结构对文本进行情感分类，如使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
情感分析应用：将研究成果应用于实际场景中，如舆情监控、产品评论分析、情感推荐系统等领域。
四、研究方法数据收集与预处理：采集包含情感标签的文本数据，并进行数据清洗、分词等预处理工作。
模型设计与训练：设计深度学习模型架构，并使用标注数据集进行模型训练和调优。
实验评估与对比：通过实验评估不同模型在情感分析任务上的表现，并与传统方法进行对比分析。
五、预期成果提出一种基于深度学习的情感分析技术框架。
构建高效准确的情感分类模型，并在公开数据集上取得优异表现。
实现情感分析技术在实际应用场景中的落地，为用户提供更智能化的服务体验。
通过以上研究内容和方法，我们期望能够在基于深度学习的情感分析技术领域取得新突破，为推动人工智能技术在文本情感分析方面的发展做出贡献。
希望本开题报告能够得到您的认可和支持，谢谢！。
开题报告讲话稿
开题报告讲话稿一、引言尊敬的评委老师、各位领导、亲爱的同学们：大家好！我是XXX，今天非常荣幸能够站在这里向大家介绍我的课题选题以及相关的研究计划。
二、选题背景与意义近年来，随着信息技术的迅猛发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。
其中，人工智能在自然语言处理方面的应用备受关注。
自然语言处理是指让机器能够理解和处理人类自然语言的技术，其应用范围涵盖了语音识别、机器翻译、情感分析等多个领域。
因此，本课题选择了基于深度学习的自然语言处理技术作为研究内容，旨在探究该技术在文本分类任务中的应用。
目前，传统的自然语言处理技术在文本分类任务中存在着诸多问题，如特征表示不充分、模型泛化能力较弱等。
而深度学习作为一种新兴的方法，具有自动学习特征表示、强大的泛化能力等优势，已经在多个领域中取得了较好的研究成果。
因此，本课题希望通过深入研究深度学习在文本分类中的应用，进一步提高文本分类任务的准确性和效率。
三、研究目标与内容本课题的研究目标是探究基于深度学习的自然语言处理技术在文本分类任务中的应用，并通过实验评估其性能。
为了达到上述研究目标，本课题将进行以下研究内容：1.深入理解深度学习基本原理和技术方法，并针对文本分类任务进行相应的调研；2.设计并实现基于深度学习的文本分类模型，包括神经网络结构的选择和参数的设置；3.对比实验评估所设计模型的性能，并与传统的自然语言处理方法进行比较分析；4.分析实验结果，讨论模型的优缺点，并进一步改进模型以提高其性能。
四、研究计划与进度安排下面是本课题的研究计划与进度安排：时间研究内容进度第1-2周调研深度学习在文本分类中的应用完成第3-4周理解深度学习的基本原理和技术方法进行中第5-6周设计并实现基于深度学习的文本分类模型未开始第7-9周进行实验，并对模型的性能进行评估未开始第10-11周分析实验结果，并论述模型的优缺点未开始第12周编写毕业论文未开始五、预期成果通过本课题的研究，预期可以取得以下成果：1.对基于深度学习的自然语言处理技术在文本分类任务中的应用进行深入调研和研究，对相关领域的研究工作做出贡献；2.设计并实现一个基于深度学习的文本分类模型，并通过实验评估其性能；3.分析实验结果，讨论模型的优缺点，提出改进方案；4.撰写一篇符合科研规范的毕业论文，完成学业的同时提高自身的科研能力。
复杂信道下的说话人识别的开题报告
复杂信道下的说话人识别的开题报告
1. 研究背景和意义：
人类语音是一种信息传输方式，通过声音的韵律，音调等特征传递
信息。
但在实际的通信过程中，信道噪声，回声，混响等各种干扰会对
语音信号进行失真，降低通信质量，影响语音信息的准确传输。
因此，
在实际的通信场景下，如车载通信，远距离通信等，语音信号需要受到
更多的干扰的情况下，如何识别出说话人成为一项重要的研究课题。
研
究与解决这种情况下的说话人识别问题，将有助于完善人与人之间的语
音通信和自动语音识别系统，并且在广泛应用的基础技术领域中发挥重
要作用。
2. 研究内容和方法：
本研究将基于深度学习技术对复杂信道下的说话人进行识别，并采
用以下方法：
（1）建立数据集：通过收集现实中的语音数据，并对其进行预处理，标签标注等工作，建立适合于该研究的数据集。
（2）声学特征提取：针对建立的数据集提取语音的声学特征，如MFCC等特征。
（3）模型训练：使用深度学习模型，如CNN（卷积神经网络），LSTM（长短时记忆神经网络）等模型，训练说话人识别模型。
（4）模型验证：使用测试数据集对模型进行验证和评估，评估其识别准确性和鲁棒性等指标。
3. 研究预期结果：
（1）建立适合于复杂信道下的说话人识别数据集。
（2）设计有效的声学特征提取方法，提高识别精度。
（3）使用深度学习模型提高识别准确性和鲁棒性。
（4）开发具有实用价值的、能够应用于实际场景中的复杂信道下的说话人识别系统。
基于机器学习的智能语音识别与自然语言处理开题报告
基于机器学习的智能语音识别与自然语言处理开题报告一、引言智能语音识别与自然语言处理技术的突破不仅改变了人机交互方式，而且在许多领域展示出了广阔的应用前景。
基于机器学习的智能语音识别与自然语言处理技术的研究近年来取得了显著进展，但仍然存在一些挑战和问题。
本开题报告旨在介绍本研究的背景和目标，并详细阐述所采用的研究方法和预期结果。
二、研究背景智能语音识别与自然语言处理是一门新兴的技术领域，其应用广泛涉及人工智能、智能音箱、智能助理、机器翻译等诸多领域。
随着机器学习技术的迅速发展，智能语音识别和自然语言处理的准确率和效果得到了显著提升。
然而，当前的技术仍然存在一些挑战，例如语音质量下降、多语种处理、口音识别、语音合成等方面的问题值得进一步研究。
三、研究目标本研究的目标是基于机器学习技术，针对现有智能语音识别与自然语言处理中的问题进行深入研究，开发出更为准确和高效的智能语音识别和自然语言处理系统。
具体而言，本研究将聚焦于以下几个方面：1.提高语音识别的准确度和鲁棒性；2.改善自然语言处理的效果和实时性；3.探索多语种处理和口音识别的方法；4.改进语音合成的质量和自然度。
四、研究方法本研究将采用以下方法来实现研究目标：1.收集和整理语音和文本数据集：从公开数据集和合作伙伴提供的数据中获取大量的语音和文本样本，用于训练和评估模型。
2.构建语音识别模型：利用深度学习技术构建语音识别模型，通过大规模训练提高识别准确度和鲁棒性。
3.设计自然语言处理模型：采用机器学习和自然语言处理技术，构建自然语言处理模型，用于文本处理、情感分析等任务。
4.研究多语种处理和口音识别：探索跨语种处理和口音识别的方法，提升系统在多语种环境下的适应性和性能。
5.优化语音合成质量：针对传统语音合成中的问题，结合深度学习技术改进合成质量和自然度。
五、预期结果本研究预期将取得如下结果：1.构建出高准确度和高鲁棒性的语音识别模型，提升语音识别的性能；2.设计出高效且准确度较高的自然语言处理模型，改善自然语言处理的效果和实时性；3.实现多语种处理和口音识别的技术，提升系统在多语种环境下的适应性；4.改进语音合成的质量和自然度，提供更加逼真和流畅的语音合成效果。
基于GMM的说话人识别技术研究开题报告
基于GMM的说话人识别技术研究开题报告一、选题背景随着社会、经济的发展，人们对智能化技术的需求越来越高，语音技术作为其中的一种重要技术，得到了广泛应用。
在语音技术应用中，说话人识别技术是一个重要的研究方向。
它主要应用于语音认证、音频文件的归档整理、音频文件的检索与识别、虚拟助手等领域。
说话人识别技术是通过对语音信号进行特征提取和模型建立，来确定说话人身份的一种技术。
目前，说话人识别技术已经成为语音识别和语音合成的重要组成部分。
高斯混合模型（GMM）是一种常用的说话人识别模型。
它能够很好地对音频信号做建模，提取出适合于人类识别的特征，对于保证测试集的正确性评估和确定预测集的正确性评估非常有效。
GMM模型在语音识别中有较广泛的应用。
在说话人识别领域中，GMM也是一种非常有性价比的选择，并被广泛地应用于说话人识别的解决方案中。
二、选题意义说话人识别是一项重要的技术。
它能够为多种应用提供有价值的指导意义，这包括安全、监控、电信、人机交互等领域。
在许多场景中，只有正确地确定说话人身份，才能执行相应的命令。
例如，在银行等金融场所，通过说话人识别来实现客户身份验证。
在监控领域，为了判断一个人员是否允许进入特定场所，必须进行语音识别和身份认证。
在虚拟助手中，能够通过识别说话人的声音，更好地进行语音交互。
GMM模型作为常用的说话人识别模型，其在说话人识别中的应用一直很广泛。
本文将通过对GMM模型的研究，对人类语音信号进行有效地建模，并提取适合于人类识别的特征，进而实现高精度、高效率的说话人识别技术，在应用中产生更好的效果。
三、研究内容本文选用GMM作为说话人识别的模型，探究GMM模型在说话人识别中的应用，研究其应用过程中可能出现的问题，并提供相应的解决方案。
具体研究内容包括：1. 阐述基于GMM的说话人识别技术的相关理论知识，探究GMM模型的构造和工作原理。
2. 分析语音信号特征提取的方法，结合说话人识别的目的，采用合适的特征提取方法，提高模型的准确性。
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太原理工大学信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告毕业设计(论文)题目语音情感识别及其特征提取的研究学生姓名付建梅导师姓名张雪英专业通信工程报告日期2011.4 班级0701指导教师意见签字年月日专业(教研室)主任意见年月日系主任意见年月日1. 国内外研究现状及课题意义1.1课题研究意义现在社会，人类跟计算机的交往越来越受到研究者的重视。
自然和谐的人机界面的沟通应该能理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同的反馈和支持。
情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样地观察、理解和生成各种情感特征的能力，使计算机能够更加自动适应操作者。
实现这些，首先必须能够识别操作者的情感，而后根据情感的判断来调整交互对话的方式。
情感计算研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。
情感计算，受到越来越多的国内外学者和研究机构的重视。
美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。
例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。
目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人的情感计算系统。
情感计算已经应用到生活中的各个领域：在信息家电和智能仪器中增加自动感知人们情绪状态的功能，可以提供更好的服务：在信息检索过程中，通过情感分析解析功能，则可提高智能信息检索的精度和效率：在远程教育平台中，情感计算技术的应用能提升教学效果；利用多模式的情感交换技术，还可以构筑更贴近人们生活的智能空间和虚拟场景。
此外，情感计算还能应用在机器人、智能玩具、可视会议、唇读系统、可视电话系统的应用场合，在传输语音信号的时候能够显示视频动画，将有助于人类特别是听力有障碍的人对语音的理解。
正是基于以上课题对于科研、社会的重要意义，我的毕业论文的主要任务是建立带有情感的音视频数据库，研究音频信号中能体现情感的特征，分析哪些特征可以有效地表达情感，进行特征提取并进行情感识别实验。
这些工作是为后面进行带有感情的音视频合成动画系统建立基础。
1.2国内外研究现状语音信号处理中，语音识别作为一个重要的研究领域，已经有很长的研究历史，其中语音特征提取与情感识别又是其中的一个重要方面。
在1972 年，Williams 发现人的情感变化对语音的基音轮廓有很大的影响，这是国外最早开展的语音情感方面的研究之一。
1990 年，麻省理工学院多媒体实验室构造了一个“情感编辑器”对外界各种情感信号进行采样，如人的语音信号、脸部表情信号等来识别各种情感。
1996 年日本东京Seikei 大学提出情感空间的概念并建立了语音情感模型。
2000 年，Maribor 大学的Vladimir Hozjan 研究了基于多种语言的语音情感识别。
2009 年4月，日本产业技术综合研究所(AIST)研制一个具有丰富表情的新型女性机器人“HRP-4C”。
通过对主人语音信号的识别，机器人可以做出喜、怒、哀、乐和惊讶的表情等。
在国内，语音情感识别的研究起步较晚。
2001 年，东南大学赵力等人提出语音信号中的情感识别研究。
2003 年，北京科技大学谷学静等人将BDI Agent 技术应用与情感机器人的语音识别技术研究中。
另外，2003 年12 月中科院自动化所等单位在北京主办了第一届中国情感计算及智能交互学术会议，2005 年10 月又在北京主办了首届国际情感计算及智能交互学术会议。
心理学和语言心理学的研究人员提供了大量的关于语音学和韵律学的研究成果，可以用来分析情感语音特征。
纵观近几十年的各类文献及各国工作人员的研究，针对情感识别所采用的特征几乎大都是基于韵律特征，比如基音121、强度、持续时间这几个类型。
以及这些特征的基础上衍生的大量的参数，比如这些基本特征的均值、范围、中值、方差、轮廓变化等。
在有的文献中也考虑了语音特征的情况，比如共振峰信息等。
Paeschke等研究了平均基频、基频最大值、基频变化范围、基频曲线斜率、重音中基频上升和下降的速度以及时长等韵律特征，发现韵律特征在不同情感之间均有较为可靠的区别特性。
Dellaert等仅利用韵律特征，实现了包括高兴、悲伤、愤怒、害怕四类情感的情感分类。
从总的结果和应用情况来看，在语音情感信息处理中所采用的特征总是局限于一个较小的范畴，而到底何种特征能够较好的反应情感的信息还没有一个明确的结论，关于这些特征以及这些特征的衍生特征的有效性评价也和情感识别在同步研究进行之中。
现在用于语音情感识别的方法很多，如主元素分析(PCA)、最大似然Bayes分类器和K最近邻分类器、人工神经网络(NN)，下面就现阶段国内外语音情感识别方法作一概括的介绍。
人工神经网络是一种在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的，它是由大量的计算单元(神经元)相互连接而成的网络，可以通过训练获得知识并解决问题。
ANN是一种应用广泛的模式识别方法，Nicholson等人使用一种称为One-Class-in-one的网络拓扑结构，为每一种情感训练一个子网络，根据各个子网络的输出结果判断情感类别。
Park 等人使用一个具有一个输入节点、两个隐层节点和四个输出节点的RNN网络进行情感识别。
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)是一种统计信号模型，它用特征矢量序列作为输入训练得到。
Schuller等人分别使用了连续的HMM模型、短时特征序列，进行了情感识别实验，他的方法中，使用的特征为一个包括基音和能量轮廓及其导数的六维特征矢量序列，New等人在文献中使用了基于矢量量化的离散HMM模型对六种情感进行分类，作者使用了一种称为LFPC系数的特征作为特征矢量。
试验得到六种情感状态的平均识别率为78%，此外作者还将LFPC参数与语音识别中常用的LPCC和MFCC系数进行比较，结果表明LFPC性能优于其他两种参数。
另外的方法有，Ververidis等人使用了基于Parzen窗函数估计和高斯分布的两种贝叶斯分类算法，研究了87种基于频谱、基音和能量的语音统计特征参数对五种情感状态的识别能力。
Dellaert等人比较了最大似然贝叶斯分类、核回归和KNN等三种方法的识别性能，结果KNN方法的识别性能最优。
2.主要研究内容2.1语音情感识别存在的问题虽然世界各国的研究人员在语音情感识别研究领域取得了许多的研究成果，采用的特征以及识别模型各种各样，但是究竟应该选择什么特征?用什么建模方法?由于目前各文献使用的情感语音数据库不同，得到的识别结果也相去甚远，不具有可比性，因而很难客观地判别特征及建模方法的优劣，现阶段存在的问题有:1.情感数据库是进行语音情感识别的基础，目前没有一个标准的多语言情感数据库供大家研究。
2.现阶段用于情感识别的特征各种各样，概括起来，分为两类，即基于全局的静态特征和基于局部变化的动态特征。
基频作为描述情感的最重要特征，很多文献都采用基于基频的统计特征，如峰值、均值、方差等。
虽然这些特征描述了语音信号在不同情感状态下的变化，但是没有进一步详细描述摹频曲线的变化趋势，针对这种现状，本文中增加了基频的整体斜率，以及句子前端变化的斜率等特征，来提高情感的判断力.3.其次，对于语音情感识别，虽然有不同的识别方法，但是对这些识别方法很少进行比较。
我们对近几年的语音情感文献的结果进行了对比，研究发现他们的研究对象相差极大，结果各异，仅从识别率而言，就形成了从53%到90%这样悬殊的情况，本文在录制的情感数据库上，用语音处理中成熟的方法高斯混合模型和隐马尔科夫模型进行实验，并对它们的识别结果进行比较。
2.2主要工作内容1.录制情感语音数据库。
我们录制了带有高兴、生气、中性3种情感的语音数据库。
2.情感语音数据的前端处理。
对语句进行预加重、加窗和端点检测。
3.提取了情感语音的MFCC和ZCPA两种特征参数，并用支持向量机进行分类识别。
3.拟采用的研究思路（方法、技术路线、可行性论证等）通过阅读文献以及对该课题在国内外的研究现状和存在的主要问题，进而我确定了论文研究的主要内容，进而确定了论文的提纲：第一章为绪论，介绍课题的来源和意义，以及国内外的研究现状，语音情感识别中面临的问题和困难和主要的章节安排。
第二章介绍语音情感识别的预处理过程和详细介绍了两种特征参数：MFCC和ZCPA。
第三章介绍情感语音库。
大致介绍了当今国际上比较有名的语音库，并详细介绍本设计所使用的语音库。
第四章介绍支持向量机的基本原理，并用支持向量机对提取的语音参数进行识别。
4.设计工作安排及进度第五周：继续查阅文献资料的同时开始对提纲中的研究方向进行可行性的论证；第六周：重点熟悉该课题的概念及其理论成果，为论文第一章节做准备；第七周：阅读文献，重点理解语音情感识别的概念，特性及其发展现状；第八周：搜集整理语音情感特征提取方法的资料；第九周：洛阳实习；第十周：搜集整理并熟悉特征参数；第十一周：完成中期检查表并开始写作前言部分；第十二周：完成语音信号处理基本理论知识的写作；第十三周：完成三、四章节的写作；第十四周：完成第五章节的写作；第十五周：收尾及其参考文献；第十六周：根据指导老师的建议修改订正；第十七周：修改及其完稿；5.参考文献[1]Batliner A,Fischer K, Huber R, et al.How to Find Trouble inCommunication[J].Speech Communication, 2003,40(1-2): 117-143.[2]Cowie R,Douglas-Cowie E, Tsapatsoulis N,et al.Emotion Recognitionin Human Computer Interaction[J].IEEE Signal Processingmagazine,2001,18(1):32-80.[3]S Chennoukh,A Gerrits,G Miet,R Sluijter. Speech Enhancement viaFrequency Extension using Spectral Frequency[A]. Proc. ICASSP[C].Salt Lake City, 2001.5.[4]陈建厦.语音情感识别综述[A].第一届中国情感计算会议[C].北京,2003.[5]方恨少.日本新型女机器人HRP-4C 会说话表情丰富[EB/OL]./news/detail/v5000441-d1004571420.html,2009-3-16.[6]赵力,钱向民,邹采荣等.语音信号中的情感识别研究[J].软件学报,2001,12(7):1050-1055.[7]林奕琳,韦岗,杨康才.语音情感识别的研究进展[J].电路与系统学报,2007,12(1): 90-98.[8]Ortony A,Turner T J.(1990).What’s Basic about Basic Emotions.Psychological Review.1997,3:315-331.[9]Küstner D,Tato R,Kemp T,et al.Towards Real Life Applications inEmotion Recognition:Comparing Different Databases,Feature Sets,and Reinforcement Methods for Recognizing Emotions fromSpeech[A].In:Andr E,Dybkj L,Minker W, et al.,Editors. Affective Dialogue Systems,Tutorial and Research Workshop, Ads 2004,Kloster Irsee, Germany, 2004, Proceedings.Kloster Irsee,Germany:Springer, 2004,06:25-35.[10]Bhatti M W, Wang Y,Guan L. A Neural Network Approach forHuman Emotion Recognition in Speech[A]. ISCAS’04[C].2004.181-184.[11]Zhao Li, Kobayashi Y, Niimi Y. Tone recognition of Chinesecontinuous speech using continuous HMMs[J]. Journal of the Acoustical Society of Japan, 1997, 53(12): 933~940.[12]詹永照,曹鹏.语音情感特征提取和识别的研究与实现[J].江苏大学学报（自然科学版）,2005,26(1):72-75.[13]周迪伟.计算机语音处理[M].北京:国防工业出版社,1987,130-146.[14]马静.基于HMM 模型的汉语数字语音识别算法的研究[D].太原理工大学,2008.[15]余伶俐,蔡自兴,陈明义.语音信号的情感特征分析与识别研究综述[J].电路与系统学报,2007,12(4):76-84.。