1. 本选题研究的目的及意义
语音情感识别作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到越来越多的关注。
它旨在赋予机器识别、理解和合成人类情感的能力，在人机交互、医疗诊断、教育娱乐等领域具有广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
语音情感识别是一个多学科交叉的研究领域，涉及语音信号处理、模式识别、机器学习、心理学等多个学科。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音情感识别技术取得了显著的进步。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕语音情感识别技术展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
语音情感特征提取：研究不同类型的语音情感特征，如韵律特征、频谱特征、声质量特征等，并比较它们在情感识别中的表现。
语音情感分类模型：研究基于传统机器学习和深度学习的语音情感分类模型，如支持向量机、隐马尔科夫模型、卷积神经网络、循环神经网络等，并通过仿真实验对比它们的性能差异。
语音情感识别仿真平台搭建：利用MATLAB或Python等工具搭建语音情感识别仿真平台，并选择合适的语音情感数据库进行实验验证。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和比较研究等方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅语音情感识别领域的国内外相关文献，了解该领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础。
2.语音情感特征提取方法研究阶段：研究不同类型的语音情感特征，包括韵律特征、频谱特征、声质量特征等，分析其提取方法和适用场景。
3.语音情感分类模型研究阶段：研究基于传统机器学习和深度学习的语音情感分类模型，包括支持向量机、隐马尔科夫模型、卷积神经网络、循环神经网络等，分析其模型结构、训练方法和优缺点。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多特征融合的语音情感识别方法研究：将不同类型的语音情感特征进行融合，以提高情感识别的准确率。
2.基于深度学习的语音情感识别方法研究：将深度学习方法应用于语音情感识别任务中，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3.语音情感识别仿真平台的搭建：搭建一个功能完善、易于使用的语音情感识别仿真平台，为语音情感识别算法提供测试和评估环境。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李海峰,徐明星,李辉.语音情感识别研究进展[J].计算机应用研究,2018,35(09):2561-2567 2574.
2.韩文静,张春霞,任福继.基于语音特征融合的深度信念网络情感识别[J].计算机工程与应用,2019,55(17):129-135.
3.王治,王晓,张雪英,等.面向人机交互的语音情感识别研究综述[J].计算机科学,2020,47(04):1-11.
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