实用语音情感识别算法研究(3)
第三章：探究选择性注意理论。选择性注意是指从外界环境中优先获取某些特定的信息进行加工，并忽略其它的信息。视觉选择性注意理论是基于选择性注意理论提出的。它在人类视觉机制中起着至关重要的作用。研究表明：人类的视觉机制中有Where通道和What通道，分别对应于视觉注意中的预注意和注意两个阶段。Itti模型是基于视觉选择性注意而出现的图像显著图计算模型，它常用于图像中感兴趣区域的划分和提取；GBVS模型是Itti模型的改进版本，它的显著图计算效果比Itti模型要好。之后，将显著图的计算应用于语音信号语谱图的处理当中，并从显著图中试着提取特征参数用于后续的语音情感识别；
第四章：本章主要介绍所提出的语音情感识别算法的主要流程和算法中用到的特征参数，并对几种常用的分类算法作简要的介绍；
第五章：本章主要介绍实验中所用到的语音库以及情感识别算法的识别结果分析；
第吹冰章：总结全文并对以后的研究进行展望。
2 情感的定义与特征
2.1 情感的定义
人类的情感是复杂的，我们很难准确的表达出人在不同情况下所具有的各种情感。情感是人们心情的一种表现：当夺得冠军时，人们的心情都是高兴激动的，高兴的情感占主要的情绪成分；当发成事故痛失亲人时，人们的心情是伤感，悲愤的，悲伤的情感占主要情绪成分。因此，情感的定义是一个模糊而复杂的任务。对情感机理的研究已有不少，但是对于情感的定义还没有一个得到广泛认可的理论。有人认为，情感和态度比较类似，前者是后者的一部分，情感是人对于事物所持的态度的外在表现；有的学者却认为，情感和态度之间是存在着本质的区别的，情感偏向于人的心理反应，而态度则更多的是一种主动地感情。我们的研究中所提到的情感主要是指人类对于外界的刺激和干扰所对应产生的一些生理和心理的变化与反应，如喜、怒、悲、恐、爱、憎等。
正如上面所说的，情感的准确定义并不统一，不同的研究学者对情感的定义都有自己不同的见解，这些定义也通常比较复杂，不易理解。由于人类的特殊原因，造就了其情感的复杂、多样和细腻的特质。人类的情感只能是一个大概定性的描述，要用一段文字完整的表述出人类情感所囊括的所有信息是非常困难的。因此，根据每位研究者所研究的内容和目的对于情感做出一个可以满足研究要求的定义即可。
2.2 情感的分类
情感的定义很难有个完全的表述，情感的分类更是根据研究者的目的和意义的不同而各有所别。日常用到的对于某类情感的表述名词有：高兴、伤心、愤慨；
在中国古代，人们对于人类的情感有：喜、怒、忧、思、悲、恐、惊，这七种不同情感分类描述；在《礼记》中也有曾记载“喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲七者弗学而能”，认为这些情感是人与生俱来的。这是一种将情感机械的分为几种离散的状态的分类方式。这种方法不可能将人类的所有情感完全的表示出来，但是，这不失为一种利于对情感进行研究的一种较为方便和合理的分类方式。很多学者研究情感的分类都是基于此种思想的。
2.2.1 传统情感分类
人类常常在某些特定的场合表现出一种特定的情感，比如：高兴、伤心等单一的情感；而有些场合会表现出悲喜交加、百感交集、感激涕零甚至悲愤不已等一些比较复杂、混合的情感类型。基于这种情感，有人把情感分为基本情感和复合情感两类。这是比较直观，也是比较符合人类情感的本质特性的一种情感分类方式。但是，对于这基本情感中具体所包含的情感类型，学者们的意见也不尽相同。复合情感就像调色提论一样，将多种不同的基本情感混合产生的特殊情感，则被认为是一种复合情感。