基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别 摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别

一种将语音识别与语音情感识别相结合的算法，通过某种情感的关键词，与上下文进行结合，识别该种关键词下的特定情感。本文主要识别的是负面的情绪，识别效果较好-A method of speech recognition and speech emotion recognition algorithm combining, through some kind of emotional keywords to combine with the context, identify a particular