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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于特征筛选和决策树SVM的语音情感识别技术研究
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基于特征筛选和决策树SVM的语音情感识别技术研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 研究现状第10-13页
    1.3 本文研究内容与安排第13-15页
第二章 语音情感识别技术概述第15-25页
    2.1 语音情感识别系统的基本结构第15页
    2.2 常用的情感语料库第15-17页
        2.2.1 离散情感语料库第16页
        2.2.2 维度情感语料库第16-17页
    2.3 语音信号的预处理技术第17-19页
        2.3.1 预加重第17页
        2.3.2 分帧与加窗第17-19页
        2.3.3 端点检测第19页
    2.4 语音情感识别中的常用特征参数第19-23页
        2.4.1 能量第20页
        2.4.2 短时过零率第20页
        2.4.3 基音频率第20-21页
        2.4.4 梅尔倒谱系数第21-22页
        2.4.5 傅里叶系数第22-23页
    2.5 统计特性第23页
    2.6 归一化方法第23-24页
    2.7 本章小结第24-25页
第三章 基于特征筛选决策树SVM的语音情感识别第25-42页
    3.1 引言第25页
    3.2 支持向量机第25-28页
    3.3 决策树SVM的构建策略第28页
    3.4 SVM参数寻优算法第28-31页
        3.4.1 粒子群优化算法第29-30页
        3.4.2 遗传算法第30-31页
    3.5 特征筛选方法第31-32页
        3.5.1 主成分分析法第31-32页
        3.5.2 Fisher判决准则第32页
    3.6 基于特征筛选决策树SVM模型的构建第32-34页
    3.7 实验仿真与结果分析第34-41页
        3.7.1 实验语料库及实验环境第34-35页
        3.7.2 特征参数筛选及维数选择第35-37页
        3.7.3 本章方法与其他方法的性能比较第37-39页
        3.7.4 SVM参数对识别性能的影响第39-41页
    3.8 本章小结第41-42页
第四章 基于DNN-决策树SVM的语音情感识别系统第42-59页
    4.1 引言第42页
    4.2 深度学习发展史第42-44页
    4.3 深度学习理论基础第44-49页
        4.3.1 基于RBM的预训练第45-47页
        4.3.2 精细调整第47-49页
    4.4 深度神经网络的参数说明第49-51页
        4.4.1 预处理方式第49-50页
        4.4.2 批量块大小的选择第50-51页
        4.4.3 学习速率第51页
        4.4.4 网络结构第51页
    4.5 提取瓶颈特征的DNN网络第51-53页
    4.6 基于DNN-决策树SVM的语音情感识别系统第53-54页
    4.7 实验仿真与结果分析第54-58页
        4.7.1 实验数据及实验环境第54-55页
        4.7.2 不同网络参数值的对比实验第55-56页
        4.7.3 瓶颈层特征与传统特征的对比实验第56-57页
        4.7.4 DNN-SVM网络与DNN-决策树SVM网络的对比实验第57-58页
    4.8 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 总结第59页
    5.2 展望第59-61页
参考文献第61-65页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第65-66页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第66-67页
致谢第67页

 
 
论文编号BS4157460,这篇论文共67
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