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基于特征选择的语音情感识别
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基于特征选择的语音情感识别
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-9页
Abstract第9-15页
第一章 引言第15-25页
　　1.1 研究背景第15页
　　1.2 情感识别的发展历史、方法研究以及应用第15-18页
　　　　1.2.1 情感识别的发展历史第15-16页
　　　　1.2.2 语音情感识别的过程第16-18页
　　　　1.2.3 情感识别的应用第18页
　　1.3 机器学习的定义及其应用第18-19页
　　　　1.3.1 机器学习的定义第18-19页
　　　　1.3.2 机器学习的应用第19页
　　1.4 特征选择方法综述第19-23页
　　　　1.4.1 特征选择方法的定义第19-21页
　　　　1.4.2 语音情感识别领域中的特征选择第21-22页
　　　　1.4.3 基于贝叶斯网络的特征选择第22-23页
　　1.5 本文的主要研究工作介绍第23页
　　1.6 本文组织结构安排第23-24页
　　1.7 本章小结第24-25页
第二章 基本理论及MMHC算法介绍第25-29页
　　2.1 关联规则第25页
　　2.2 关联模型第25-27页
　　2.3 基本概念第27页
　　2.4 MMHC算法第27-28页
　　2.5 本章小结第28-29页
第三章 用于主因素分析的贝叶斯网络构建算法研究第29-34页
　　3.1 主因素分析的背景及现状第29-30页
　　　　3.1.1 主因素分析的研究背景第29页
　　　　3.1.2 主因素分析的现状第29-30页
　　3.2 启发式最大最小爬山算法：h-MMHC第30-32页
　　　　3.2.1 h-MMHC算法的提出背景第30-31页
　　　　3.2.2 h-MMHC的理论描述第31-32页
　　3.3 本章小结第32-34页
第四章 h-MMHC算法在语音情感识别中的应用第34-61页
　　4.1 基于h-MMHC的语音情感特征选择方法第34-35页
　　　　4.1.1 背景描述第34页
　　　　4.1.2 MFCC数据集介绍第34-35页
　　4.2 研究方案与实验设计第35-38页
　　　　4.2.1 研究方案第35-37页
　　　　4.2.2 实验设计及各模块的实现第37-38页
　　4.3 SVM分类器的介绍第38-43页
　　　　4.3.1 结构风险最小化第38-40页
　　　　4.3.2 最优分类超平面第40页
　　　　4.3.3 核函数第40-43页
　　4.4 实验结果分析第43-59页
　　　　4.4.1 实验环境及其LIBSVM参数设计第43-44页
　　　　4.4.2 各情感类别主因素提取结果与分析第44-58页
　　　　4.4.3 主因素提取后识别率结果与分析第58-59页
　　4.5 小结第59-61页
第五章 总结与展望第61-63页
　　5.1 该研究的工作第61-62页
　　5.2 下一步的研究工作第62-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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