随着计算机网络通信技术和多媒体技术的飞速发展,新型的人机交互(HumanMachine Interaction, HCI)技术已成为当前计算机科学领域一个十分活跃的研究课题。语音情感识别的研究对于增强计算机的智能化和人性化,开发新型人机环境,以及推动心理学等学科的发展,有着重要的现实意义,并最终产生很大经济效益和社会效益。 本文首先介绍了基于音频信息中语音识别的研究背景、情感及其相关的关键技术,着重介绍了有关语音处理、语音情感特征分析与提取、识别方法的知识和目前国内外该领域的研究现状及发展方向。 然后介绍了自行分析、设计与实现语音情感识别的方法,对其分析过程和设计思想进行了深入详细的探讨,主要内容包括:情感语音库的建立、语音信号预处理、汉明窗与小波变换相结合提取情感特征参数、基于模板匹配和加权欧式距离的情感识别。在提取基音频率参数时,提出了用Mallat塔式算法进行信号降噪与重构并与小波变换信号奇异点检测算法相结合提取基音频率参数方法。在基于音频的情感识别时,通过试验分析总结了所提取的多种情感特征参数对不同情感状态有着不同的贡献程度,使用加权欧式距离的模板匹配法实现语音情感识别,提出了采用贡献分析法对提取的语音情感特征进行加权处理并建立模板,在保证识别效果的前提下,实现了系统对实时性的要求。 本文最后采用面向对象的设计方法设计了语音情感识别的原型系统,并从实验角度验证了上述方法的有效性。