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目录
第1章绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 国内外情感识别研究现状
1.2.1 国内外语音情感识别研究现状
1.2.2 国内外多模态情感识别研究现状
1.3 本文研究的主要内容
第2章多模态情感识别相关技术理论
2.1 情感识别数据库
2.2 语音情感特征分析
2.2.1 语音情感特征种类
2.2.2 语音信号预处理
2.3 语言模型
（1）自回归语言模型
（2）自编码语言模型
（3）预训练语言模型
2.4 多模态情感识别算法
2.4.1 长短时记忆网络
2.4.2 卷积神经网络
2.5 多模态情感信息的融合
2.6 本章小结
第3章基于深度残差收缩网络的自然语音情感识别
3.1 语音信号的语谱图特征提取
3.2 基于深度残差网络的自然语音情感识别
3.2.1 模型构建
3.2.2 深度残差理论
3.2.3 双向门控循环单元
3.3 基于深度残差收缩网络的自然语音情感识别
3.3.1 模型构建
3.3.2 深度残差收缩网络
3.4 实验结果与分析
3.4.1 实验环境以及参数介绍
3.4.2 性能分析与实验对比
3.5 本章小结
第4章融合语音和文本的多模态情感识别研究
4.1.1 XLNet模型
4.1.2 实验结果与分析
4.2 自然情境下的多模态情感识别算法
4.2.1 CatBoost分类算法
4.2.2 模型构建
4.3 实验与结果分析
4.3.1 实验结果
4.3.2 消融实验
4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果
致谢