全文总字数：1456字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
语音是人机交互的重要方式。在人工智能领域，对语音的情感识别和理解至关重要，而一般的语音识别系统在实现语音转文字时往往损失了很多的语音情感信息。利用卷积神经网络可以有效提高语音情感识别的能力。本题通过构建卷积神经网络，对输入的音频特征进行逐层训练，通过特征的逐层表达实现高层显著特征的凸显，最终产生语音情感分类的模型，通过一定的数据集，对分类模型进行验证，实现语音情感识别的功能。
通过本毕业设计的训练，以培养学生有较强的知识综合运用能力、工程实践能力、理论研究能力和创新意识，同时也增强学生的专业英语文献阅读能力软硬件综合运用能力。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）学习和掌握相关理论知识，完成相关参考文献阅读及归纳总结，完成开题报告；2）学习并掌握相关技术的基础上，完成原理设计、算法实现和性能仿真等；
3）完成相关软硬件实现，完成实验、实验结果比较及分析等；
4）完成不少于12000字的论文撰写并完成答辩的相关工作；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1 - 3周：收集、整理选题相关的文献资料，完成、完善方案论证，撰写开题报告；第4 - 5周：认真学习选题相关的知识、理论和算法实现等，熟悉软硬件环境；
第6 - 8周：建立软硬件仿真模型、完成程序编写、仿真实验等，并做好相关记录及分析；
第9-11周：完善相关实验、比较及分析，完成算法或系统的设计实现；
4. 主要参考文献
1) 邵兵,杜鹏飞.基于卷积神经网络的语音情感识别方法[J].科技创新导报,2016(6):87-902) Dmitry Smirnov,Heini Saarimki Enrico,Glerean.Emotions amplify speaker–listener neural alignment [J].Human Brain Mapping,2019(16):4777-4788
3) Shiqing Zhang,Xiaoming Zhao,Bicheng Lei.Speech Emotion Recognition Using an Enhanced Kernel Isomap for Human-Robot Interaction[J].International Journal of Advanced Robotic Systems,2017(2):822-835
4) Mao, Xia Chen, Lijiang Zhao, Jianfeng.Speech emotion recognition using deep 1D 2D CNN LSTM networks [J].Biomedical signal processing and control,2019(1):312-323
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
