1.语音情感计算中情感的建模方法有哪些？有什么区别？情感计算主要应用于哪些领域？
- 支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网路（NN）等。
- SVM：基音+SVM算法=统计特征→识别语音状态；
- HMM：输入特征矢量序列+训练=统计信号→识别语音状态；
- NN：多层神经网路+训练=模拟人脑组织→识别语音状态。
- 虚拟人物、身份验证、智能用户界面、交互式感性图像检索、多功能机、语音识别、面部识别、军用可穿戴计算机等等。
2.列举三种以上的用于语音情感计算的声学特征，并解释其物理含义。
声学特征：
- 音色。发音体形状、质地、构造不同，决定了音色的不同。
- 音调。发音体声音频率的高低。
- 音强。发音体振动的幅度特征。
- 音长。发音体振动延续的时间特征。
语句特征：
- 基频。基音的频率，决定了音高。在不同情感状态说，说同一段话，基频是不同的。一般研究基频的峰值、均值、方差等特征。
- 低于250HZ的谱能量。根据parseval定理，信号傅氏变换模平方被称为谱能量。带有情绪的状态下谱能量和低于250HZ的谱能量时的存在一些规律。
- 语速。讲一个语句的速度。不同情绪下的语速有规律性差异。
- 能量。生气和高兴时能量高，其次平静，悲伤最低。