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基于ANN和GMM融合的语音情感识别方法的研究的开题报告
一、选题背景和意义
情感是人类交流和社交生活中的重要方面，因此情感识别技术受到广泛关注。语音情感识别技术可以对说话人话语中的情感进行自动识别，是一种非常实用的技术。它可以在许多领域中发挥重要作用，如智能客服、语音助手、智能驾驶等。但是当前的语音情感识别技术在面对多种情感和背景噪声时表现得较为薄弱。
为了提高语音情感识别技术的准确率和鲁棒性，本文提出了一种基于ANN和GMM融合的语音情感识别方法。该方法可以将两种不同的模型的优势结合起来，通过从不同角度考虑语音语料的特征，实现更准确的情感识别。
这种方法的研究与探究能够提高语音情感识别技术的实用性和应用广泛性，从而有利于智能交互系统的开发与应用。
二、研究内容
1.语音情感识别模型的建立
基于ANN和GMM模型分别建立情感识别模型，并针对语音信号中的多种情感，分别对两种模型进行训练。
2.语音信号特征提取
对语音信号进行预处理，如预加重、分帧等处理。针对衡量情感的分析，对语音特征进行分析和提取，筛选出最终的特征向量作为分类器的输入。
3.融合模型
通过ANN和GMM模型把语音信号的特征提取出来，进而用融合的方式将两种模型的优势结合起来，提高情感识别的准确率和鲁棒性。
4.系统实现
最后将建立的情感识别模型和提取特征的方法实现到一个软件系统中，并对模型的精度和鲁棒性进行测试和评估。
三、研究方法与步骤
（1）数据集的获取与预处理
本文收集中文语音数据集，对语音数据进行预处理，如去噪、分段等。
（2）语音信号特征提取
通过预处理等过程，对语音信号进行特征提取。主要包括基本特征、去噪特征、降噪特征、时频特征和能量特征。
（3）模型的建立和训练
使用ANN模型和GMM模型对语音信号进行情感分类的训练。
（4）模型融合
将ANN模型和GMM模型进行融合，获得一个更为准确和鲁棒的情感识别系统。
（5）系统展示与评价
将建立的系统进行实验验证和评价，并进行系统展示。
四、预期成果
本文的预期成果是建立一个基于ANN和GMM融合的语音情感识别方法。该方法通过融合两种模型的优势，提高了语音情感识别的时效性和效果。同时，该系统可以应用到实际场景，为智能化交互系统的开发和应用提供科技支撑。
五、研究难点
1.针对多种情感的特征提取和分类，实现情感的有效分类。
2.如何根据语音信号的情感特征成功将两种模型进行融合。
3.如何进一步优化和评价研究成果，实现更好的性能表现和原型系统所期望的应用目标。
六、参考文献
1.Eguchi,R.,Tachibana,M.,&Kawahara,T.(2012).AStudyofHybridANN-GMMAcousticModelsforNoise-RobustSpeechRecognition.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,20(1),265-272.
2.Jia,W.,Li,K.,&Sun,Z.(2017).SpeechemotionrecognitionusingwaveletpacketfeatureandGMMclassifierbasedonkernelextremelearningmachine.InternationalJournalofSpeechTechnology,20(2),447-454.
3.Han,K.,Zhang,C.,&Zhu,B.(2016).AnovelspeechemotionrecognitionmethodusingnewformantfeaturesandGMM-SVMclassifier.PatternRecognitionLetters,83,346-352.