情感变异语音的分类与识别的研究的中期报告.docx

情感变异语音的分类与识别的研究的中期报告 这篇中期报告主要介绍情感变异语音的分类与识别的研究进展情况。情感变异是指在情感表达时，不同人或同一人在不同情感状态下所呈现出的语音特征变异。情感变异语音分类与识别是一项重要的研究领域，具有较高的实际应用价值。 目前，情感变异语音的分类与识别主要采用基于机器学习的方法，如支持向量机、神经网络、随机森林等。其中，基于深度学习的方法在情感变异语音识别方面表现优异。研究人员也探索了各种特征提取方法，包括基于时域、频域和时频域的特征提取。 在实验中，研究人员采用了不同的数据集，如EmoDB、IEMOCAP、RAVDESS等，这些数据集涵盖了多种情感诱发方法，并包括了多个情感类别。实验结果表明，采用深度学习方法进行情感变异语音分类与识别有很高的准确率和鲁棒性。 未来的研究方向包括继续改进特征提取方法以提高分类效果、深入研究情感变异的特征变化模式、增加情感类别的种类以拓展应用领域等。情感变异语音的分类与识别研究将在人机交互、自然语言处理和情感智能等领域发挥重要作用。