基音周期特征：语音情感识别中的关键韵律参数

本文主要探讨了基音周期特征在语音信号处理中的关键作用，特别是基音周期（Pitch）的概念。基音周期，即声带振动产生的浊音周期，它反映了说话人的个性特征，如声带的厚薄、韧性和发音习惯。基音频率是语音信号韵律特征的一部分，其范围广泛且性别差异明显，女性和儿童的基音频率通常高于男性。准确地分析和提取基音周期对于语音编码、语音合成和语音识别至关重要。 基音周期估计，也称为基音检测，是语音处理中的一个核心任务。众多方法被用于基音周期的检测，如傅里叶分析（Fourier Analysis）等技术，它们能够有效地捕捉到声带振动的周期性。这些方法在工业过程控制与综合自动化等领域中具有广泛应用，特别是在语音情感特征提取与识别的研究中，比如在远程教育、刑事侦查、医学诊断以及娱乐和服务业中的情绪交流中，理解和识别语音情感表达对于提升人机交互的智能化水平具有重要意义。 论文作者向磊，以控制理论与控制工程为背景，研究了如何基于语音情感库，改进基音周期特征的提取方法，以克服当前语音情感识别中存在的局限性。这包括如何处理情感理论发展的限制，语言复杂性的影响，以及与其他相关学科的融合，如机器学习、信号处理和心理学等。通过深入研究，论文旨在推动语音情感识别技术的发展，使之更加精确和适应各种实际应用场景。 这篇硕士学位论文不仅探讨了基音周期特征在语音情感识别中的核心地位，还展示了作者对解决实际问题的创新思考，为语音信号处理领域的进一步研究和发展提供了有价值的新视角。