"基于MATLAB的语音信号分析与处理-正交试验特征选择方法研究"

本学位论文主要研究了基于MATLAB的语音信号的分析与处理，并应用正交试验的特征选择方法进行了研究与实现。本文首先介绍了该研究的背景和意义，然后详细介绍了正交试验设计的基本思想原理和数据分析方法。接着，本文对提取的15个语音情感特征因素进行了分析，并采用正交试验的方法进行了特征选择。我们通过构建正交表，从众多的实验条件中确定出若干个代表性较强的实验条件，然后对实验结果进行综合比较和统计分析，探求各因素水平最佳组合，从而得到最优或较优的实验方案。实验结果表明，采用正交试验的特征选择方法可以有效地提取出对情感识别有较大影响的特征因素，提高情感识别的准确率。 具体研究内容如下：本文首先对语音信号进行了分析与处理，主要包括预处理、特征提取和特征选择三个步骤。在预处理阶段，我们对语音信号进行了降噪和归一化处理，以减少噪声对特征提取的影响。在特征提取阶段，我们提取了15个与情感识别相关的特征因素，包括语音的基本频率、能量、共振峰频率等。在特征选择阶段，我们采用了正交试验方法从这些特征因素中选择最优的特征组合，以提高情感识别的准确率。 为了验证正交试验方法的有效性，我们使用了一个实际的情感识别数据集进行实验。实验结果表明，采用正交试验方法选择的特征组合在情感识别任务中取得了较好的效果。与其他特征选择方法相比，正交试验方法能够更准确地选择出对情感识别有较大影响的特征因素，提高情感识别的准确率。此外，我们还对不同情感状态下的特征组合进行了比较，发现不同情感状态的最优特征组合是不同的，这说明了正交试验方法的灵活性和适应性。 总之，本文通过研究基于MATLAB的语音信号的分析与处理，并应用正交试验的特征选择方法，实现了对情感识别准确率的提高。通过实验验证，正交试验方法能够准确选择出对情感识别有较大影响的特征因素，从而提高情感识别的准确率。本研究对于情感识别等相关领域的研究具有一定的参考价值，并为相关研究提供了一种有效的方法和思路。