摘要
语音情感识别作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
它旨在赋予计算机系统识别、理解和模拟人类情感的能力，从而实现更自然、更智能的人机交互。
本文首先介绍了语音情感识别的基本概念、研究意义以及应用领域，并概述了语音情感识别的发展历程和面临的挑战。
然后，本文重点阐述了语音情感识别的主要研究方法，包括传统的机器学习方法和近年来兴起的深度学习方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还介绍了语音情感识别常用的数据集和评估指标。
最后，本文对语音情感识别的未来发展趋势进行了展望，并提出了相应的思考和建议。
关键词：语音情感识别；情感特征提取；情感分类；深度学习；仿真研究
语音情感识别(SpeechEmotionRecognition,SER)是指利用计算机自动识别语音信号中蕴含的情感状态的技术[1]。
作为人机交互的关键技术之一，SER在人机情感交互、医疗诊断、教育评估等领域具有广泛的应用前景[2]。
语音情感识别的过程通常包括语音信号预处理、情感特征提取、情感分类和识别结果输出等步骤[3]。
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