智能识别婴儿情感语音：技术与应用

"婴儿需求表达语音信息的智能识别技术研究" 这篇论文深入探讨了婴儿需求表达的智能识别技术，旨在通过语音信息理解婴儿的情感需求。文章涵盖了从理论基础到实践应用的多个方面，包括情感语音信息识别技术的概述、婴儿情感语音信号的采集与预处理、情感特征参数提取以及情感语音模式识别算法的改进与实验。 在第一章“绪论”中，作者阐述了研究背景和选题意义。随着人工智能技术的发展，理解婴儿的非语言沟通方式，特别是语音表达，对于提高育儿质量和儿童早期发展具有重要意义。此外，该章节还对国内外的研究现状进行了综述，指出尽管已有一定进展，但在婴儿语音情感识别领域仍存在许多挑战。 第二章“情感语音信息识别技术概述”中，论文详细介绍了婴儿情感需求语音信息产生的生理和心理机制，以及识别技术的基本理论。这包括声音的产生、情感与声音的关系以及现有的语音识别技术在婴儿领域的应用。 第三章“婴儿情感语音信号采集与预处理”是实证研究的基础。作者讨论了如何建立婴儿情感语音库，这是训练和测试模型的关键数据来源。接着，论文详细介绍了预处理步骤，包括语音信息的采样与量化、偏差校正、分帧以及平滑处理，这些步骤有助于减少噪声干扰，提取有效的语音特征。 第四章“婴儿语音信号的情感特征参数提取”则聚焦于从预处理后的语音信号中提取情感特征。这些特征包括平均基音频率、平均短时能量以及平均基音频率变化率，这些都是反映婴儿情绪状态的重要指标。 第五章“情感语音模式识别算法改进与实验”是论文的核心部分。作者提出了一种改进的KNN（K-Nearest Neighbor）算法，用于识别婴儿情感语音模式。通过计算语音情感特征参数的贡献率，优化了KNN算法的分类性能，并给出了具体的实现细节。实验部分分析了实验设计、实施过程以及结果，证实了所提方法的有效性。 这篇论文不仅为婴儿需求识别提供了新的技术视角，也为未来在这个领域的研究和发展奠定了坚实的基础。通过智能识别婴儿的语音信息，有望促进更精确的育儿辅助工具开发，进一步提升婴幼儿的护理水平。