2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展,使人與機(jī)器用自然語(yǔ)言進(jìn)行對(duì)話的夢(mèng)想一步步接近實(shí)現(xiàn),人們對(duì)交互能力的要求也越來越高。簡(jiǎn)單的語(yǔ)音內(nèi)容的識(shí)別已經(jīng)不能滿足人們的要求,讓機(jī)器識(shí)別和理解語(yǔ)音中的情緒已經(jīng)被看作最重要的問題之一。 本文首先詳細(xì)介紹了語(yǔ)音情緒識(shí)別的現(xiàn)狀以及機(jī)器寵物、語(yǔ)音、情緒等方面的概念;概括介紹了語(yǔ)音識(shí)別的基本知識(shí);并簡(jiǎn)單介紹了colea軟件、錄音軟件cool edit和Matlab軟件及工具箱等。 本課題主要從實(shí)用角度,面向個(gè)人

2、機(jī)器寵物,通過錄制四個(gè)人常用話語(yǔ)建立語(yǔ)音庫(kù),并提取語(yǔ)音情緒特征。本文詳盡的論述了五個(gè)特征 (即能量均值、能量曲線局部極點(diǎn)個(gè)數(shù)、發(fā)音的持續(xù)時(shí)間、基音頻率均值和平均過零率)的提取方法,并對(duì)比其他文獻(xiàn),論證其在本課題實(shí)現(xiàn)上的優(yōu)越性。情緒分類過程中,介紹了常見方法的基本原理,包括主元分析法、混合高斯模型法、矢量量化和支持向量機(jī)方法。重點(diǎn)說明模板匹配法的使用和優(yōu)勢(shì)。 課題的實(shí)現(xiàn)是在仿真智能機(jī)器寵物的識(shí)別并學(xué)習(xí)過程,軟件的編制主要采用Mat

3、lab實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音情緒分類并構(gòu)建情緒模板進(jìn)行識(shí)別,取得85%以上的識(shí)別率。而后對(duì)識(shí)別的結(jié)果通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練形成一定的知識(shí)庫(kù)以進(jìn)行進(jìn)一步的識(shí)別,可達(dá)到90%的識(shí)別率,個(gè)別情緒識(shí)別率已經(jīng)超過95%。 本文在識(shí)別過程中,大略的討論課題相關(guān)的聚類分析和模糊理論以及對(duì)課題以后的發(fā)展有很好的啟發(fā)性。識(shí)別后學(xué)習(xí)算法,提到了常見的學(xué)習(xí)算法,以及隱馬爾可夫模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 本文在最后討論了語(yǔ)音情緒識(shí)別的發(fā)展,以及與其他領(lǐng)域的

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