语音识别及情感分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，语音识别和情感分析作为人机交互领域的关键技术，受到了学术界和工业界的广泛关注。

语音识别旨在将人类的语音信号转换为文本信息，而情感分析则致力于识别和理解人类的情感状态。

将语音识别与情感分析相结合，赋予机器“听懂”和“理解”人类情感的能力，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，语音识别和情感分析技术取得了显著进展，以下将分别从国内外研究现状进行综述。

1. 国内研究现状

国内在语音识别和情感分析领域起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.语音识别技术研究：研究语音识别的基本原理、声学特征提取、声学模型、语言模型以及语音解码等关键技术。

探索基于深度学习的语音识别方法，例如深度神经网络(dnn)、卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)等，以提高语音识别的准确率和鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，了解语音识别、情感分析以及两者融合的最新研究进展、主要方法和技术路线。

重点关注基于深度学习的语音识别和情感分析方法，以及特征层融合和决策层融合等融合策略。

2.算法设计与实现阶段：基于深度学习框架(如tensorflow或pytorch)构建语音识别和情感分析模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.基于深度学习的语音识别与情感分析融合模型：不同于传统的级联模型，本研究将探索基于深度学习的多任务学习或端到端学习框架，以实现语音识别和情感分析的协同优化，提高模型的整体性能。

2.多模态情感特征融合：为了提高情感分析的精度，本研究将尝试融合语音信号中的多种情感特征，例如韵律特征、音质特征和语义特征等。

3.面向实际应用场景的优化：针对不同的应用场景，例如人机交互、情感客服等，对模型进行优化，以提高模型在实际应用中的效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李宏伟,宋君,刘洋,等.面向人机交互的语音情感识别研究进展与趋势[j].电子学报,2022,50(09):1800-1816.

[2]蔡莲红,黄德根,吴玺,等.融合多特征的语音情感识别研究综述[j].计算机应用研究,2022,39(04):985-992 1000.

[3]周俊,洪鸿.语音识别技术现状及发展趋势[j].电声技术,2021,45(06):1-6.