摘要：语音情感识别不仅具有很高的研究价值，而且应用非常广泛，情感识别技术对人机交互的发展具有重要意义，一旦计算机能理解人说话时的感情，人机交互将变得十分便捷。

本文提出了一种基于梅尔倒谱系数和支持向量机的语音情感分析方法，详细分析了梅尔倒谱系数、基音频率、短时振幅能量和短时过零率等特征的提取过程，实验结果表明，结合基音频率、短时振幅能量和短时过零率等其它语音特征的识别率比单独的使用梅尔倒谱系数的识别率有一定的提升。本文设计了基于树莓派的语音情感分析系统，以树莓派3B+为硬件平台，在Linux操作系统下采用QT的图形界面库完成语音情感分析系统的设计，该系统使树莓派能够识别并显示语音中的情感。

关键词：语音情感分析；梅尔倒谱系数；支持向量机；树莓派

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章 绪  论-1

1.1 课题研究的背景与意义-1

1.2 课题研究现状-1

1.3 课题研究内容及难点-2

1.4 论文安排-2

第二章 系统相关知识介绍-4

2.1 树莓派简介-4

2.2 Qt-4

2.3 WAV文件格式解析-5

2.3.1 概述-5

2.3.2 文件结构-5

2.3.3 文件示例-5

2.4 本章小结-6

第三章 语音情感识别算法-7

3.1 引言-7

3.2 语音信号预处理-7

3.2.1 预加重-7

3.2.2 分帧-7

3.2.3 加窗-7

3.3 语音情感特征的提取-8

3.3.1 短时能量-8

3.3.2 短时过零率-8

3.3.3 基音频率-8

3.3.4 MFCC-8

3.4 SVM-9

3.5 算法流程-10

3.6 实验结果与分析-11

3.7 本章小结-13

第四章 系统设计与实现-14

4.1 树莓派系统的安装和配置-14

4.1.1 烧录系统-14

4.1.2 开机连接-15

4.1.3 准备开发环境-17

4.2 系统总体设计-17

4.3 各模块具体实现-18

4.3.1 主界面设计-18

4.3.2 打开文件-18

4.3.3 列表窗口-19

4.3.4 录音-19

4.3.5 时间显示-19

4.3.6 情感分析和显示-19

4.4 本章小结-20

第五章 总结与展望-21

参考文献-22

致  谢-24