语音情感识别中特征参数的性别差异和规整

语音情感识别技术了解人的情绪与情感状态随着科技的不断进步，语音情感识别技术逐渐成为人工智能领域的热门话题。

该技术可以通过分析语音信号，了解人的情绪与情感状态，为人们的交流提供更多的可能性。

本文将介绍语音情感识别技术的原理、应用以及发展前景。

一、语音情感识别技术的原理语音情感识别技术的原理是通过对语音信号进行分析和处理，提取出与情绪与情感相关的特征参数。

这些特征参数包括语速、音调、语调、能量等，通过对这些参数进行模式匹配、分类和判别，识别出语音信号中所表达的情绪与情感状态。

二、语音情感识别技术的应用1. 智能助理语音情感识别技术可以应用于智能助理，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。

通过识别用户语音中的情绪与情感状态，智能助理可以更好地理解用户的需求，提供更加个性化、贴心的服务。

2. 情感分析语音情感识别技术还可以应用于情感分析领域。

例如，在市场调研中，可以通过对消费者电话回访录音进行情感识别分析，了解消费者对产品或服务的满意度，从而有针对性地改进产品和服务质量。

3. 心理健康辅助语音情感识别技术可以为心理健康领域提供有力支持。

通过识别患者语音中的情绪与情感状态，可以对患者的心理状态进行监测与评估，及早发现与干预可能存在的心理问题。

三、语音情感识别技术的发展前景语音情感识别技术在人工智能领域具有广阔的应用前景。

随着语音识别和自然语言处理等相关技术的进一步发展，语音情感识别技术将变得更加准确和稳定，能够更好地理解和识别人类语音中的情感信息。

同时，语音情感识别技术也将与人机交互、智能助手等领域相结合，为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。

总结：语音情感识别技术通过对语音信号的分析与处理，可以了解人的情绪与情感状态。

它在智能助理、情感分析、心理健康辅助等领域有着广泛的应用。

随着相关技术的进一步发展，语音情感识别技术的准确性和稳定性将不断提高，为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。

性别语音识别技术研究概述性别语音识别技术是一种基于语音信号的技术，目的是通过对语音信号的分析和处理，确定说话者的性别。

该技术在很多领域有广泛应用，例如音频处理、语音合成、自然语言处理等。

本文将从技术原理、研究方法和应用领域等方面介绍性别语音识别技术的研究进展。

技术原理性别语音识别技术主要依据说话者在声音产生过程中的生理差异来进行分类。

通常来说，男性和女性在声音源、声道特性和共振特性等方面存在差异。

例如，男性的声码器和声带会产生低频的共鸣，而女性则会产生高频的共鸣。

此外，男性和女性在喉结和喉咙的大小、声带的长度和松紧程度等方面也有所不同。

基于这些差异，可以通过对语音信号的频谱和时域特征进行提取和分析，来判定说话者的性别。

研究方法声音采集：首先需要采集一定数量的语音样本，包括男性和女性的语音。

采集设备可以是麦克风、录音机或智能手机等。

在采集语音样本时，应考虑到采样率、采样精度和噪声等因素的影响，以保证采集到的语音信号质量较高。

特征提取：从采集到的语音信号中提取特征是识别性别的关键步骤。

常用的特征包括时域特征和频谱特征。

时域特征包括基音周期、基音频率、峰值位置和峰值幅度等；频谱特征包括功率谱密度、谱包络和谱边界等。

特征提取的目标是尽可能地挖掘出性别差异的信息，以便后续的分类器训练和分类。

应用领域语音合成：在语音合成中，性别语音识别技术可以帮助系统根据用户的性别选择合适的发音风格和语音模型，提供更加自然、准确的语音合成效果。

自然语言处理：在自然语言处理中，性别语音识别技术可以用于发音修正和口音识别。

例如，在机器翻译中，如果能够准确识别说话者的性别，可以根据性别的差异来调整发音和声调，提高翻译准确率和语音自然度。

结论性别语音识别技术是一项重要的研究领域，其准确性和可靠性对于相关应用和系统的性能至关重要。

未来的研究可以进一步深入挖掘语音信号中的性别差异，提取更加有效的特征，提高分类器的准确率。

此外，还可以探索多模态信息的融合，如结合视觉信息和面部特征，进一步提高性别语音识别技术的性能。

传感器与微系统（Transducer and Microsystem Technologies）2012年第31卷第2期语音情感识别中特征参数的研究进展*李杰1，周萍2（1．桂林电子科技大学计算机科学与工程学院，广西桂林541004；2．桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541004）摘要：语音情感识别是近年来新兴的研究课题之一，特征参数的提取直接影响到最终的识别效率，特征降维可以提取出最能区分不同情感的特征参数。

提出了特征参数在语音情感识别中的重要性，介绍了语音情感识别系统的基本组成，重点对特征参数的研究现状进行了综述，阐述了目前应用于情感识别的特征降维常用方法，并对其进行了分析比较。

展望了语音情感识别的可能发展趋势。

关键词：语音；情感识别；特征参数；特征降维中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000—9787（2012）02—0004—04Research progress on feature parameters of speechemotion recognition*LI Jie1，ZHOU Ping2（1．School of Computer Science and Engineering，Guilin University of Electronic Technology，Guilin541004，China；2．School of Electric Engineering and Automation，Guilin University of Electronic Technology，Guilin541004，China）Abstract：Speech emotion recognition is one of the new research projects，the extraction of feature parametersextraction influence the final recognition-rate efficiency directly，dimension reduction can extract the mostdistinguishing feature parameters of different emotions．The importance of feature parameters in speech emotionrecognition is point out．The system of speech emotion recognition is introduced．The common methods of featureparameters is detailed．The common methods of dimension reduction which are used in emotion recognition arecompared and analyzed．The development of speech emotion recognition in the future are prospected．Key words：speech；emotion recognition；feature parameter；dimension reduction0引言随着计算机技术的高速发展和人类对计算机依赖性的不断增强，人机交流变得越来越普遍，人机交互能力也越来越受到研究者的重视，语音情感识别就是人机交互与情感计算的交叉研究领域。

语音信号中的情感识别算法研究随着科技的不断发展，机器的智能化已经越来越成为人们关注的热门话题。

其中，语音信号中的情感识别算法是近年来备受关注的一个领域。

因为情感识别有着广泛的应用场景，包括智能客服、广告推荐、医疗诊断、虚拟现实等。

情感识别算法的研究涉及到信号分析、特征工程、机器学习等多个领域。

其主要目的是基于语音信号的声音特征，通过深度学习等方法，使机器能够准确地识别出说话人的情感状态。

一、语音信号中的声音特征要进行情感识别，就必须要对语音信号进行分析。

语音信号主要由声音波形组成，一般情况下，人类的声音频率范围在20Hz～20kHz之间。

种类繁多的语音信号中，常用的声音特征包括基频、共振峰、语速、声音强度等。

基频是指语音信号的周期长度，它通常用于识别说话人的语音类型（男声、女声）以及语速。

共振峰是指某些频率段内的声音能量比其他频率段更大。

通过共振峰的位置以及峰值的大小，可以判断语音信号的音调和说话人的特征。

语速指说话人讲话的速度，同样是影响汉语语音特征的重要因素。

声音强度指说话人说话的音量大小，它能够反映说话人的精神状态和情感状态。

二、特征工程语音信号中的声音特征获取后，需要通过特征工程的方法，将这些特征转化为机器可以理解的数据格式。

在特征工程中，常用的方法包括：时域、频域、小波变换等。

时域方法通常是将声音波形转化为一系列时间窗口内的特征，例如均值、方差、偏度、峰度等。

频域方法是将声音波形转化为不同频率区间内的特征，如频域振幅、频率或能量等。

小波变换是一种基于多分辨率分析的方法，通过将信号分解成多个分辨率的小波系数，可以在减小数据维度的同时，保留语音信号的大部分特征。

三、机器学习方法在特征工程完成后，需要利用机器学习方法进行情感状态的分类。

目前，主要使用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度学习等。

SVM是一种常用的分类方法，其主要思想是在不同类别之间寻找一个超平面，使得同一类别的数据尽可能地靠近这个超平面，不同类别的数据尽可能地远离这个超平面。

EM算法实验报告一、试验目的：利用训练集中的特征训练GMM模型，采用EM分类算法，分别用男声特征和女声特征单独训练GMM，然后采用测试集中的数据判断输入语音的性别。

二、分析及原理男女语音识别的就是比较P(男|X)和P(女|X)的大小，X是语音特征。

根据贝叶斯公式可得：P(男|X)= P(X|男)* P(男)/ P(X)P(女|X)= P(X|女)* P(女)/ P(X)因为P(男)= P(女)=0.5，所以比较P(男|X)和P(女|X)的大小归根结底也就是比较P(X|男)和P(X|女)的大小。

也就是分别求男性和女性声音特征的高斯分布。

混合高斯模型被定义为M个高斯密度函数的线性组合。

一条语音里面的特征是由混合高斯分布构成的，但是并不知道属于哪些高斯分布，我们把它属于哪个高斯分布的最大概率当做隐藏变量，并且可以通过对男女声音特征的训练而得到。

而待估计参数分别是α，μ，σ。

EM分类算法流程如下：1.初始化分布参数。

2.重复直到收敛：1>.E步骤：估计未知参数的期望值，给出当前的参数估计。

2>.M步骤：重新估计分布参数，以使得数据的似然性最大，给出未知变量的期望估计。

三、具体实现流程图如下：具体的实现步骤：1、K-means: 将所有的样本用k-means进行无监督聚类。

400（40人*10句）个语音聚成32类，每个语音文件是由39*398的矩阵构成。

该聚类的个数就是混合高斯分布的个数。

根据已经聚好32个类，求出α，μ，σ矩阵，该矩阵为E步中α，μ，σ的初值。

α=每类中语音的个数/400。

2、EM:E步：首先根据上一步得到的初值来初始化p(l | X i，Θg)。

P l(X i|θl g)（5）是高斯分布的概率，可由上步中的μ和σ求得。

M步：然后根据p(l | X i，Θg)去求（2）（3）（4）式。

然后再用（3）（4）求得（5）式，将（2）和（5）式带回（1）式求得p(l | Xi，Θg)。

特征提取方法在语音情感识别中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，语音情感识别成为了一个备受关注的研究课题。

而在语音情感识别技术中，特征提取是一个非常重要的环节。

本文将探讨特征提取方法在语音情感识别中的应用研究。

一、语音情感识别简介语音情感识别属于自然语言处理的范畴，是指通过分析语音信号中的情感信息来判断说话人的情感状态。

在实际应用中，语音情感识别技术可以用于人机交互、智能客服、心理咨询、情感监测等方面。

而要实现语音情感识别，就需要通过特征提取来获取音频信号的相关信息。

二、特征提取方法特征提取是语音情感识别的一个核心环节，也是语音信号处理中的一项重要技术。

特征提取的目的是将语音信号中的重要信息抽取出来，以便进行后续的分析和识别。

特征提取方法有很多种，本文将介绍三种常见的方法：基于时域的特征提取、基于频域的特征提取、以及基于小波变换的特征提取。

1. 基于时域的特征提取基于时域的特征提取是一种最基础的特征提取方法。

这种方法利用时间序列中的波形来提取特征，并将波形分段，对每个段进行统计分析。

常见的时域特征包括过零率、短时能量、短时平均幅度等。

这些参数可以反映出语音信号在时域上的一些特征，如声调、音量、音高等。

2. 基于频域的特征提取频域特征提取是通过将时域信号转换为频域才能实现的。

这种方法利用傅里叶变换将信号从时域转换到频域，然后提取关键频段内的频域信息。

其中常见的频域特征包括功率谱密度、过零率等。

这些参数能够反映语音信号在频域上的一些特征，如音调、共振峰等。

3. 基于小波变换的特征提取小波变换是一种时域和频域混合的特征提取方法。

它将时域信号通过一系列离散小波分解转换到频域，然后提取关键小波系数来表示语音信号的特征。

小波变换能够提取出语音信号的局部特征，如说话速度、音素边界等。

三、特征选择方法提取到语音信号的特征之后，还需要对这些特征进行选择。

特征选择的目的是去除无关特征，提高分类器的性能。

常见的特征选择方法包括：1. 相关系数相关系数可以用来评估两个变量之间的相关性。

语音情感识别分类算法研究综述李银河;李雪晖;徐楠;钟文雅;赵新仕;程晓燕;孙峰;袁键【摘要】语音情感识别本质上是对语音情感的特征参数进行分类和模式识别,其核心问题在于寻找一个更为合适的语音情感识别算法.综述了语音情感识别算法的分类概况、常用的分类算法、研究中的困难与需要进一步研究的问题.最后展望了可能提高精度的先进识别模型.【期刊名称】《南阳师范学院学报》【年(卷),期】2017(016)006【总页数】6页(P28-33)【关键词】语音情感识别算法;分类算法;识别准确率【作者】李银河;李雪晖;徐楠;钟文雅;赵新仕;程晓燕;孙峰;袁键【作者单位】南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061;南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061【正文语种】中文【中图分类】TP391随着互联网的普及，人们对机器的智能化开发更加深入，使机器具备和人一样的情感和思维成为网络时代的潮流.语音情感是情感识别领域的一个重要分支，在人机交互中起着至关重要的作用.例如在计算机交互教学[1]、人的精神健康辅助诊断[2]等应用中都发挥着重要的作用.语音情感描述方式大致可分为离散情感类别和连续情感维度两种形式.这两种形式都具有各自表达情感的优缺点.前者描述简洁、易懂、容易着手，但是其单一有限的情感描述能力无法满足对自发情感的描述.后者拥有无限的情感描述能力，但将主观情感转化为客观数值的过程是繁重且无法保证质量的.当前，离散情感分类的研究比连续情感维度的研究更为繁荣.对于离散情感识别而言，其系统的识别准确率是与两个要素紧密相关的，即特征表示和分类器[3].在语音情感识别研究领域，研究者已经尝试和改进了多种分类技术.本文工作主要集中在离散语音情感识别模型的对比和改进上.语音情感描述方式大致可分为离散情感类别和连续情感维度两种形式.整体而言，依据情感描述方式的不同，当今语音情感识别系统所采用的识别算法可以分为以下两类.1.1 离散语音情感分类技术本文将基于离散情感描述模型的语音情感识别研究称为离散语音情感识别，它们被建模为标准的模式分类问题，即使用标准的模式分类器进行情感的识别[4].已有不少模式分类器被语音情感研究者们所尝试.常用的语音情感分类器线性的有Naive Bayes Classifier、Linear ANN(artficial neural network)、LinearSVM(support vector machine)、动态时间规整算法(dynamic time warping,DWT)、主成分分析(Principal Component Analysis)、BP(Back Propagation)神经网络、决策树(Decision Tree)、混合蛙跳算法(SELA)等；非线性的有Decision Trees、k-NN(k-nearest neighbor algorithm)、Non-linearSVM、GMM(Gaussian Mixture Model)、HMN(Hidden Markov Model)以及稀疏表示分类器等.其中，最为广泛使用的有HMM、GMN、ANN和SVM等[5].1.2 维度语音情感分类技术本文将基于维度语音情感描述模型的语音情感识别研究称为维度语音情感识别(Dim-SER).它的出现与传统的离散语音情感识别相比较为新兴，但也已得到领域内研究者们越来越多的关注[4，6-9].维度语音情感识别(Dim-SER)是情感计算领域的一个新兴分支，它从多维、连续的角度看待情感，将SER问题建模为连续值的预测回归任务.在当前维度语音情感识别(Dim-SER)领域应用较多的分类技术有：Linear Regression、k-NN、ANN、SVR等.其中SVR由于性能稳定、训练时间短等优点应用最为广泛[5].例如，Grimm等人在VAM数据库上对基于规则的逻辑分类器(rule-based fuzzy logic classifier)、k-NN和SVR在包括Valence、Action和Domiance在内的三维情感属性上的预测能力进行比较，实验结果表明，SVR的预测能力更胜一筹.可以看出：当前离散情感分类的研究比连续情感维度的研究发展更为繁荣，维度情感预测技术的研究较为薄弱，更多高性能的情感识别算法有待进一步开发.2.1 Artifical Natural Network(ANN)也称为人工神经网络，是在人类大脑神经突触的结构及链接模式的基础上发展起来的信息分析单元.ANN凭借其自适应性、非线性表示能力、自组织能力、实时处理能力、强容错能力、通过学习获得记忆信息并且解决问题的能力，在语音识别领域有着十分广泛的应用.但是，为充分学习隐形规则，神经网络方法一般都采取了含有大量神经元的隐含中间层导致其复杂度和计算量较高[10].图1给出了采用神经网络方法进行语音情感识别的流程图.Nicholson[11]所研究的系统整个神经网络由8个子网络构成，每个子网处理一种特定的情感，这种网络具有很好的可扩展性，增加情感类别时不需要重新训练整个网络.在神经网路构造完成后，将语音情感的特征参数分别输入到每个情感子网络中，以输出参数(介于0至1之间)为根据来确定该参数情感所属类型的似然程度，通过判别各情感子网络的输出结果，将似然程度最大的情感作为语音情感识别的最终结果[12].ANN在语音情感识别中主要应用在以下几个方面：(1) 缩小建模单元，它一般在音素上建模，通过提高音素的识别率来提高整个语音系统的识别率.(2) 从语音信号中提取多种特征，采用混合模型，并应用多种知识源(词汇、词意、句法、音素)，进行语音识别理解研究，以提高系统的性能.(3) 对大脑运行机制、声学模型、听觉模型进行综合分析，对语音信号引进上下文信息，以减少语音多变化的影响.通常语音情感识别神经模型分为两类，一类是神经网络或神经网络与传统的模型相结合的混合模型；另一类是根据人耳听觉生理学、心理学研究成果建立听觉神经网络模型.目前，ANN在复杂性和规模上都不能和人的听觉系统相比.因此，探讨ANN在语音情感识别中的应用，主要是从听觉神经模型中得到启发，在解决语音情感识别问题时得到较好的性能.语音情感识别领域较常用且具有潜力的神经网络模型主要有单层感知器模型SLP(Single Layer Perceptron)、多层感知器模型MLP(Multi-Layer Perceptron)、预测神经网络PNN(Prediction Neural Networks)、径向基函数神经网络RBF(Radial Basis Function)、Kohonen 自组织特征映射模型SOFM(Self Organization Feature Mapping)等.此外，为了使神经网络反映出语音信号的动态时变特性，还有循环神经网络RNN(Recurrent Neural Networks)、时延神经网络TDNN(Time Delay Neural Networks)等.B.Schuller等对语音情感识别中BP网络、听觉神经网络、自组织特征映射、听觉神经网络、时延神经网络、神经预测网络和学习矢量量化进行了详细分析、讨论，指出了他们各自的优缺点，为在以后的研究中找到语音信号更强有力的神经网络模型、更适宜的激活函数、更高速有效的学习算法和更合理的结构做了理论铺垫[13].近年来ANN有了很大的发展，ANN在语音情感识别的应用研究大致分为以下几个方面：(1)提高ANN的性能.(2)将ANN与已经发展的方法结合构成一种混合系统.(3)探讨利用一些新近出现或广泛关注的数学方法构成具有独特性质的神经元网络，并将其应用于语音信号处理领域[13].2.2 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMM)作为一种统计信号模型，其基础模型是1970年前后由Baum等人建立的[14-17].HMM近年来也被应用到语音情感识别领域，并且取得很大成功.如Nogueiras[17]等人采用基音和能量特征在一个半连续的隐马尔科夫模型上对七种不同的情感状态进行分类，在模型状态数为64时取得了最优识别性能，平均识别率达到了82.5%.HMM可以很好地模拟人类的语言过程，自20世纪80年代，L.R.Rabiner把HMM统计模型引入语音情感识别上来，研究者已经取得了不少研究成果.HMM在语音情感识别中的主要问题有：Baum-Welch训练算法、Viterbi算法等问题[18].目前，应用最为成功的语音情感识别系统大多是基于隐马尔科夫模型构造的，如CMU的Kai-Fulee等研制的SPHINX连续语音识别系统，对997个词在有/无文法限制的条件下，识别率分别为96%和82%.IBM构造的Tangora2000词语音识别系统得到95%的识别率.用HMM进行汉语声母、韵母、单音节及连续语音识别，都得到了很好的性能.HMM之所以在语音识别中应用较为成功，主要是它具有较强的对时间序列结构的建模能力.隐马尔科夫模型用概率或统计范畴的理论成功地解决了怎样辨别具有不同参数的短时平稳的信号段，怎样跟踪它们之间的转化等问题.由于语音的信息结构是多层次的，除了语音特征外，它还牵涉音调、能量等超音段信息以及语法、句法等高层次语言结构的信息.HMM的特长还在于：它既可以描述瞬态的(随机过程)，又可以描述动态的(随机过程的转移)特性，所以它能利用这些超音段的和语音结构的信息.尽管如此，HMM技术还存在一些缺点，影响了语音识别的能力，所以HMM的改进算法及近年来HMM与ANN构成混合网进行语音识别的研究成为热点，成果引人注目[19].2.3 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种以统计学习理论为基础的模式识别算法.它最早作为一种二类分类器被提出[20]，在20世纪90年代得到迅速发展和完善.支持向量机其本质可以转化为二次规划问题来求解.而在实际中很多时候面临的是一个多分类的问题.如何将支持向量机推广到多分类的情况中，很多文献都提出了不同的方法.多多类(M-ary)支持向量机即为其中一种，它是多个二分类支持向量机的组合，具有使用向量机数目少，速度快等优点，尤其适用于语音识别实时性要求[21].针对传统的一对一支持向量机算法在预测阶段存在的缺点，可以在分类识别阶段，将得票较低的类别先剔除掉，不用计算由这些类别构成的二分类器的决策函数值，以此提高模型的识别效率.支持向量机在小样本、信噪比较高的情况下有较高的识别效率，但是在大规模样本、噪音环境下的结果就不尽如人意.为了解决这一系列问题，可以采用K最近邻算法先对训练样本进行删减，使分类超平面尽可能简单，进而提高训练速度.删减完成之后再用支持向量机进行后续的训练和识别工作.实验结果表明，经过删减之后，训练样本集和支持向量机的数目都大大减少，支持向量机的训练速度明显加快，同时还保持了较高的识别率[22].不同于HMM，SVM用于语音情感识别时一般采用情感语音信号的全局统计特征作为特征参数，因此较HMM其复杂度更低，且具有小样本分类优势.传统的支持向量机的参数选择往往基于专家建议或经验，或使用默认参数，参数选择的不当会成为制约分类效果的瓶颈之一.因此，国内外学者提出了多种解决方法，如Lin等的模拟退火优化的支持向量机(Simulated Anneling-Support Vector Machine,SA-SVM)以及Samadzadegan等的蚁群算法支持向量机[23](Ant Colony Optimization-Support Vector Machine,ACO-SVM).2.4 高斯混合模型(GMM)在语音信号处理中，研究人员通常用高斯混合模型(GMM)或者拉普拉斯混合模型(Laplacian Mixture Model)[24-29]等复杂模型对语音信号的分布进行拟合.其中，GMM在语音识别[30]、语音情感识别[31]以及说话人识别[32]等领域得到了广泛应用.GMM是语音情感识别中常用的一种识别方法.高斯混合模型(GMM)的优点是可以平滑地逼近任意形状的概率密度函数，每个密度分布可表示出基本声学类，并且模型稳定、参数容易处理.文献[34]在其情感识别试验中使用GMM识别七种情感状态，实验结果表明，GMM的识别率高于采用短时特征矢量与HMM分类器的识别率.使用GMM选取的特征向量对语音进行情感识别实验，结果表明：共振峰对高兴、愤怒能较好的区分；基频相关的参数对悲伤、平静的识别率较高；语速和平均能量对各类情感都具有较好的区别力[30].但GMM的阶数和初值较难确定，特别是阶数很难从理论上推导出来.GMM实验结果显示在生气、高兴、悲伤、恐惧四种语音情感的识别上，总体上比决策树、层次模型和支持向量机有所提高，并且在平均识别率上也取得了良好的识别效果.生气和高兴从维度模型理论分析，在效价维度上属于相反的两类情感，但是换成激活维度的角度进行观察分析，它们同属于高维度情感.正是这种相似和相异所以在识别上难免会带来一定的误识率[31].2.5 决策树(Decision Tree,DT)DT是一种通过分支对源数据依靠其属性进行分类的树型结构[32].决策树是机器学习领域著名的预测模型[33]，它是一个类似流程图的树型结构.如图2.决策树的最大的优点就是它可以自学习.在构造一颗决策树时需要解决以下问题：(1)收集大量数据，且数据未分类，而且数据属性必须要标注清楚.(2)设计分类原则，数据需要以何种方式或者用哪些属性进行分类，属性该如何量化.(3)选择分类原则，要保证分类的结果和最终建立的树令人满意，如何选择合适的分类算法是关键.(4)设计分类停止的条件，即使该树的熵的总量最小.分层模型是基于决策树的基础做了改进，将一次分类用到单一的特征属性改为多个属性同时决定的强条件，分类方法则是基于SVM分类器[31].DT的生成实质上是一种贪心算法.它在各个内部节点选择分割属性(即考察变量x1,x2,…,xk)时是顺序完成的.每次分割都依赖于它前一个节点的分割，分割一旦完成就不能回溯修改.但是，DT易于理解和实现，并能清晰地显示属性的重要程度；同时，对于大型的源数据库，DT能在相对较短的时间内生成可行性强而且效果良好的结果.总之，DT是语音情感识别领域一种十分常用的分类方法.2.6 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,NBC)NBC是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.它是应用非常广泛的一种分类算法[29，34]，具有简洁高效的特点.围绕NBC主要有3个重点方向的研究.(1) 贝叶斯网络推理机制.贝叶斯网络推理是指在给定相关节点信息的情况下求出贝叶斯网络中某节点的发生概率.推理方法主要有两种，分别是团树传播算法和变量消元算法.目前更多的研究都集中在团树传播算法上，其中，胡学钢、胡春玲、姚宏亮提出了一种改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法，实验表明算法具有良好推理性能.(2)贝叶斯网络学习方法的研究.贝叶斯网络学习方法主要有参数学习和结构学习，参数学习相对理论比较成熟，近几年来，结构学习一直都是贝叶斯网络研究的热点与难点.贝叶斯网络结构学习的方法可以分为基于评分搜索法、基于约束的方法这两种.其中基于评分搜索算法又得到更多关注，很多研究人员对如何优化网络结构做出贡献，并且提出了很多新思路、新想法.胡云安、刘振等人提出了一种爬山法与模式蚁群法混合的贝叶斯优化算法，实验表明提出的方法可以加快结构学习的收敛速度和精度.(3)在实际问题领域的研究应用.贝叶斯网络模型学习和推理是一个NP Hard问题，所以，随着网络节点数的增加，运算的时间复杂度也越来越高.正因为此，贝叶斯网络在实际问题领域的应用也遇到了极大的挑战.近年来，很多机构和学者致力于解决NP问题，提出了很多新想法，这也让贝叶斯网络应用于生产环境得以实现.贝叶斯网络以独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性成为近几年来理论研究的热点，被广泛应用于辅助智能决策、模式识别、医疗诊断等领域.在医疗领域，贝叶斯网络对病理分析、病因查找都起着重大作用，在工程领域获得了成功，涌现出很多有价值的医疗系统，其中PATHFINDE医疗系统和CPCSBN远程医疗系统最具代表性.除此之外，贝叶斯网络也在其他领域获得了一定的突破，在信号检测、软件可靠性分析等方面都涌现出许多有价值的应用[35].2.7 混合蛙跳算法(Shuiiled Frog Leaping,SFLA)SFLA是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.SFLA[36]由Eusuff和Lansey为解决组合优化问题于2003年最先提出.全局信息交换和局部深度搜索的平衡策略使得算法能够跳出局部极值点，向全局最优方向进行[37].标准的SFLA采用个体适应度排序进行种群分割.文献[37]提出了几何分割和随机分割两种模因组的生成方法.针对几个低维和高维Benchmark函数进行分割性能的评估，实验结果表明基于几何分割方法的SFLA具有更好的优化性能[36].SFLA是一种群体智能优化算法，其全局优化性保证了算法可以有效地对解空间进行搜索，不易陷入局部最优，而且算法具有较强的通用性，对问题的具体形式和领域知识依赖性不强，同时其固有的并行性保证了算法能够较快地寻找到最优解或满意解[37]. 针对烦躁、喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、惊讶和平静等情感，提取了韵律特征与音质特征，分别采用BP神经网络、RBF神经网络与SFLA神经网络进行学习与识别，发现在相同的测试条件下，SFLA神经网络的平均识别率高于BP神经网络4.7%，高于RBF神经网络4.3%.说明利用SFLA训练随机产生的初始数据优化神经网络学习的权值与阈值，可快速实现网络的收敛，获得较好的学习能力[38].随着人工智能技术和数字信号处理理论的迅速发展，语音情感识别领域涌现出许多模型和算法，比如HMM、SVM、GMM等.但是这些模型的复杂结构导致识别过程通常无法达到实时的效果，因而并不适用于实现实时语音信号的情感分析和识别.然而，由于科学项目研究不断地向实用性靠拢，实时语音信号的研究是大势所趋. 语音信号是语言的声音表现形式，情感是说话人所处环境和心理状态的反映.由于情感信息的社会性、文化性，以及语音信号自身的复杂性，语音情感识别中尚有许多问题需要解决，特别是符合人脑认知结构和认知心理学机理的情感信息处理算法需要进一步的研究和探索[39].用于语音情感识别的分类算法多种多样，寻求更为高效的语音识别分类算法是研究者们追捧的热点.随着对语音情感识别分类算法研究的持续改善，它能够解决的现实问题也越来越多.在今后的研究中，需要进一步探讨混合蛙跳算法与神经网络的结合，特别是在优化神经网络的拓扑结构方面还存在着许多尚未解决的问题.在今后的语音情感识别领域，应进一步扩展Im-SFLA的应用，在人脸表情识别、人脸识别等领域分析Im-SFLA的优缺点.因此，对语音情感识别算法的理论和应用探讨将会一直是机器学习和人工智能中所要研究的重要内容.【相关文献】[1] LITMAN D，FORBES K.Recognizing emotions from student speech in tutoring dialogues[J].IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition andUnderstanding,2003:25-30.[2] FRANCE D J,SHIVI R G,SILVERMAN S,et al.Acoustical properties of speech as indicators of depression and sucidal risk [J].IEEE Trans on Biomedical Engieering,2000,47(7):829-837.[3] 金琴,陈师哲,李锡荣,等.基于声学特征的语音情感识别[J].计算机科学,2015,42(9):24-28.[4] GRIMM M,KROSCHEL K,NARAYANAN S.Support vector regression for automatic recognition of spontaneous emotions in speech[J].IEEE Internatinal Conference on Acoustics，2007,4(4):1085-1088.[5] 韩文静,李海峰，阮华斌,等.语音情感识别研究进展综述[J].软件学报,2014,25(1):37-50.[6] EYBEN F,WOLLMER M,GRAVES A,et al.On-line emotion recognition in a 3-D activation-valence-time continuum using acoustic and linguistic cues[J].Journal on Multimodal User Interfaces,2010,3(1/2):7-19.[7] GIANNAKOPOULOD T,PIKRAKIS A,THEODORIDIS S.A dimensional approach to emotion recognition of speech from movies[J].IEEE International Conference on Acooustics,2009:65-68.[8] WU D R,PARSONS T D,MOWER E,et al. Speech emotion estimation in 3d spaces[J].IEEE International Conference on Multimedia and Expo,2010,26(2):737-742.[9] KARADOGAN S G,LARSEN bining semantic and acoustic feature for valence and arousal recognition in speech[J].International Workshop on Cognitive Information Processing,2012,12:1-6.[10]吴楠.基于主动学习的语音情感识别研究[D].天津:天津师范大学,2012.[11]NICHOLSON J,TAKAHASHI K,NAKATSU R.Emotion Recognition in Speech Using Neural Network[J].Neutral Computing and Application,2000,9(4):90-96.[12]张震南.人工神经网络技术在语音识别中的应用[J].甘肃科技纵横,2008,37(4).[13]SCHULLER B,RIGOLL G,LANG M.Hidden Markov model-based speech emotion recognition[J]. International Conference on Multimedia & Expo,SignalProcessing,2003,1:401-404.[14]赵力.语音信号处理[M].北京:机械工业出版社，2004.[15]JELINEK F.Continous Speech Recognition by Statistical Methods[J].Proceedings of IEEE,1976,64(4):532-536.[16]JELINEK F.BAHL L M R.Design of a Linguistic statistical Decoder for the Recognition ofContinuous Speech[J].IEEE Trans on Information Theay，1975，21(3):250-256.[17]NOGUEIRAS A,MORENO A,BONAFONTE A,et al.Speech Emotion Recognition Using Hidden Markov Models[J].Eurospeech,2001,41(3):2779-2682.[18]胡洋,蒲南江,吴黎慧,等.基于HMM和ANN的语音情感识别研究[J].电子测试,2011,8(8):33-87.[19]段红梅,汪军,马良河,等.隐马尔科夫模型在语音识别中的应用[J].工科数学,2002,18(6):16-18.[20]刘佳.语音情感识别的研究与应用[D].杭州：浙江大学,2009.[21]刘潇营,郑郁正,李国良.多类支持向量机在语音识别中的应用[J].成都信息工程学院学报,2010,25(1):13-17.[22]何小萍.改进的支持向量机分类算法在语音识别中的应用研究[D].太原:太原理工大学,2013.[23]SAMADZADEGAN F,HASANI H,SCHENK T.Simultaneous feature selection and SVM parameter determination in classification of hyperspectral imagery using ant colony optimization[J].Canadian Journal of Remote Sensing,2012,38(2):139-156.[24]GARCIA-GUINEA J,FURIO M,et al.Robust Speech Recognition in Additive and Channel Noise Environments using GMM and EM Algorithm[J].IEEE International Conference on Acoustics,2004,1:941-944.[25]LEE W,RON Y,KIM D,et al.Speech Emotion Recogtion usingSpectralEntropy[J].International Conference on Intelligent Robotics andApplications,2008,5315:45-54.[26]REYNOLDS,D A,ROSE R.C.Robust Text-independent Speaker Indentification using Gaussian mixture Speaker Models[J].IEEE Transaction on Speech,Audio and Processing,1995,3(1):72-83.[27]TORRES-CARRASQUILLO P A,SINGER E,KOHLER M A,et al.Approaches to Language Identificaition using Gaussian Mixture Models and Shifted Delta CepstralFeatures[J].International Conference on Spoken Language Processing,2002:89-92.[28]PICARD R W.Affective Computing [M].Cambringe:MIT Press,1997.[29]TOTH L,KOCSOR A,CSIRIK J.On Naive Bayes in Speech Recognition[J].Journal of Trauma,2005,64(6):86-93.[30]顾鸿虹.基于高斯混合模型的语音情感识别研究与实现[D].天津:天津师范大学,2009.[31]蔡桂林.高斯混合模型用于语音情感识别研究[D].桂林：广西师范大学,2016.[32]EUSUFF M M,LANSEY K E.Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm[J].Journal of Water Resources Planning and Management,2003,129(3):210-225.[33]Rahimi-Vahed A,MIRZAEI A H.A hybrid multi-objective shuffled frog-leaping algorithm for a mixed-model assembly line sequencing problem[J].Computers and Industrial Engineering,2007,53(4):642-666.[34]RISH,I. An Empirical Study of the Naive Bayes Classifier[J].Journal of Chirersal Computer Science,2007(2):127.[35]黄金龙.基于贝叶斯网络的语音情感识别[D].广州：华南理工大学,2014.[36]余华,黄程韦,张潇丹,等.混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用[J].南京理工大学学报,2011,35(5):659-663.[37]KASHTIBAN M A,AHANDANI M A.Various strategies for partitioning of memeplexes in shuffled frog leaping algorithm[J].Computer Conference,2009:576-581.[38]HU Hao,XU Mingxing,WU Wei.GMM super vector based SVM with spectral features for speech emotion recognition[J].IEEE International Conference on Acoustics,2007,4:413-416.[39]蔡伟建.人工神经网络理论在语音识别技术中的应用[J].仪器仪表学报,2010,31(8):113-116.。

基于F-DFCC融合特征的语音情感识别方法何朝霞;朱嵘涛;罗辉【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2024(47)6【摘要】结合神经网络、并行多特征向量和注意力机制,有助于提高语音情感识别的性能。

基于此,从前期已经提取的DFCC参数入手,提取I-DFCC和Mid-DFCC特征参数,利用Fisher比选取特征参数构成F-DFCC;再将F-DFCC特征参数与LPCC、MFCC特征参数进行对比并融合,输入到含双向LSTM网络及注意力机制的ECAPA-TDNN模型中;最后,在CASIA和RAVDESS数据集上验证F-DFCC融合特征参数的有效性。

实验结果表明:与单一的F-DFCC特征参数相比,F-DFCC融合特征的准确率WA、召回率UA、F1-score在CASIA数据集上分别提高0.035 1、0.031 1、0.031 3;在RAVDESS数据集上分别提高0.024 5、0.035 8、0.033 2。

在两个数据集中,surprised情感的识别准确率最高,为0.94;F-DFCC融合特征参数的6种和8种情感识别率与其他特征参数相比均有所提升。

【总页数】6页(P131-136)【作者】何朝霞;朱嵘涛;罗辉【作者单位】长江大学文理学院;东北林业大学计算机与控制工程学院【正文语种】中文【中图分类】TN912.3-34【相关文献】1.一种新的基于多核学习特征融合方法的语音情感识别方法(英文)2.融合语音情感词局部特征的语音情感识别方法3.基于多核学习特征融合的语音情感识别方法4.基于语音PZCPA时频域特征融合的语音情感识别方法5.基于Transformer编码器的多级表示与融合特征输入的语音情感识别方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

人工智能语音识别技术在无干扰环境下性别鉴定随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经逐渐成为日常生活中不可或缺的一部分。

其中，人工智能语音识别技术在无干扰环境下的性别鉴定应用备受关注。

性别鉴定是指通过分析和识别语音中的声音特征，判断说话者的性别。

本文将介绍人工智能语音识别技术在无干扰环境下的性别鉴定的原理、应用和相关挑战。

一、原理人工智能语音识别技术的性别鉴定主要基于声音特征的分析。

在语音识别中，声音的频率、音调等特征被提取并用于判断说话者的性别。

一般来说，男性和女性的声音特征存在一定的差异，通过对这些差异的分析和比较，可以实现性别鉴定。

具体而言，性别鉴定通常从以下几个方面进行分析：1.频率范围：男性的声音一般低于女性，因此男性的声音频率范围相对较低，而女性的声音频率范围则相对较高。

2.音调：男性的声音通常更为低沉、粗犷，而女性的声音则更为柔和、高亢。

3.共振峰：男性的喉结发育较大，喉腔相对较长，因此有较多的共振峰，而女性则相对较少。

4.声音能量：男性的声音通常具有较高的声音能量，而女性的声音则相对较低。

以上是一些常见的声音特征，通过分析这些特征并结合数据和模型的处理，人工智能语音识别技术可以准确地进行无干扰环境下的性别鉴定。

二、应用人工智能语音识别技术在无干扰环境下的性别鉴定具有广泛的应用前景。

以下是一些典型的应用场景：1.语音助手：在智能音箱、手机助手等设备中，通过性别鉴定可以根据用户的需求提供更为个性化的服务和回答。

2.娱乐应用：在游戏、社交媒体等娱乐应用中，通过性别鉴定可以根据不同性别用户的特点来推荐适合的娱乐内容，提升用户体验。

3.客服与机器人：在客服领域，性别鉴定可以帮助识别用户的性别，从而提供更为准确和贴心的客户服务。

同时，在机器人领域，根据性别特点进行语音交互也能更好地满足用户需求。

4.广告与营销：通过性别鉴定，广告和营销领域可以更加有效地定位目标用户，从而提高广告的点击率和转化率。

基于深度学习的语音情感识别模型设计与实现语音情感识别是指通过分析语音信号中蕴含的情感信息，准确判断说话者的情感状态。

在人机交互、情感智能以及心理辅助等领域有重要的应用价值。

本文将介绍一种基于深度学习的语音情感识别模型的设计与实现。

一、数据准备与特征提取1. 数据准备：首先，需要收集具有不同情感状态的语音数据集。

可以通过在线平台或者实验室设置进行录制。

数据应涵盖不同年龄、性别、语速等多样性。

确保数据集合理平衡，以便提高模型的泛化能力。

2. 特征提取：对于语音情感识别任务，一种常用的特征提取方法是借助Mel频谱图。

通过将语音信号进行时频变换，得到其在不同频段上的能量分布。

此外，还可以使用MFCC（梅尔倒谱系数）或其变种来提取语音特征。

二、模型设计1. 卷积神经网络（CNN）：将语音信号的特征表示为二维形式，输入到CNN 中进行特征学习和模式识别。

可以使用多个卷积层和池化层提取不同尺度的特征，并利用全连接层进行情感分类。

2. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种适合序列数据建模的循环神经网络（RNN）变体。

它可以建模语音信号中的时间依赖关系，捕捉情感在不同时间步上的演变情况。

3. 注意力机制（Attention）：通过引入注意力机制，可以使模型更加关注与情感识别相关的关键信息。

例如，给予不同时间步的语音特征不同的权重，以提高对重要特征的关注度。

三、模型训练与优化1. 数据划分：将收集到的语音数据集划分为训练集、验证集和测试集。

通常可以采用80%的数据作为训练集，10%作为验证集，剩下的10%作为测试集。

2. 损失函数：在情感识别任务中，常用的损失函数包括交叉熵损失函数和均方差损失函数。

根据具体需求选择合适的损失函数。

3. 优化算法：为了有效地训练模型，可以使用一些优化算法来更新模型参数。

常见的算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。

四、模型评估与应用1. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。

语音情感识别的主要特征提取技术与算法比较语音情感识别是指通过分析和识别人类语音中所表达的情感状态，如喜悦、愤怒、悲伤等。

在日常生活中，人们通过对语音中的情感状态进行判断，可以更好地理解对方的情感和意图。

因此，语音情感识别在人工智能和社交交流等领域具有广泛的应用价值。

本文将重点比较语音情感识别中的主要特征提取技术和算法。

1. 基于语音的特征提取技术1.1 基于声学特征的提取基于声学特征的提取是指通过对语音信号的频域、时域和能量等进行分析和处理，提取其中的特征信息。

常用的声学特征包括基频、音高、音强、语速等。

这些特征可以通过信号处理和数学算法来提取和计算。

1.2 基于语音质量的提取基于语音质量的特征提取是指通过语音信号的信噪比、清晰度、音色等参数来判断情感状态。

这些特征可以通过语音信号的频谱分析和滤波处理得到。

同时，聚焦于语音的质量和特点，这种方法可以有效地提取出情感识别所需的特征。

2. 基于机器学习的算法比较2.1 隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型是一种用于序列建模的统计模型，常用于语音识别和语音情感识别等领域。

HMM的基本思想是将参数化的语音特征序列和情感状态序列进行联合建模，通过训练和学习模型参数，然后利用概率计算出对应的情感状态序列。

2.2 支持向量机（SVM）支持向量机是一种非常灵活的机器学习算法，广泛应用于模式分类和回归分析等任务。

在语音情感识别中，SVM可以通过将语音特征序列映射到高维特征空间中，然后利用最大间隔原理将不同情感状态进行分类。

2.3 深度神经网络（DNN）深度神经网络是一种分层结构的神经网络模型，可以通过训练和学习大量的语音数据，来自动提取特征并进行语音情感识别。

与传统的神经网络相比，深度神经网络具有更强的非线性建模能力，能够更准确地捕捉语音中的情感状态。

2.4 长短时记忆神经网络（LSTM）长短时记忆神经网络是一种特殊类型的循环神经网络，具有记忆单元和遗忘门机制，可以很好地处理语音序列数据。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

特征抽取在语音情感识别中的语气识别中的应用与性能评估近年来，语音情感识别技术得到了广泛的关注和研究。

语音情感识别的目标是通过分析语音信号中的声音特征，来判断说话人的情感状态。

其中，语气识别作为语音情感识别的重要组成部分，具有重要的应用价值。

本文将探讨特征抽取在语音情感识别中的语气识别中的应用，并对其性能进行评估。

语气是指人们在交流中表达情感、意图和态度的方式。

在语音中，语气可以通过声调、音量、语速、语调等声音特征来表现出来。

因此，特征抽取在语音情感识别中的语气识别中起着至关重要的作用。

特征抽取是指从原始语音信号中提取出能够代表语音特征的数值表达。

常用的特征抽取方法包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

这些特征能够有效地反映语音信号的频谱特性和时域特性，从而为语气识别提供了有力的支持。

在语音情感识别中，语气识别的应用十分广泛。

首先，语气识别可以应用于情感识别系统中，用于判断说话人的情感状态。

通过分析语气特征，可以准确地判断出说话人是愤怒、高兴、悲伤还是中性等情感状态，从而为情感识别系统提供更加准确的结果。

其次，语气识别还可以应用于智能助理系统中。

通过识别用户的语气，助理系统可以更好地理解用户的意图和需求，从而提供更加个性化和贴心的服务。

此外，语气识别还可以应用于电话服务中，用于评估客户的满意度和情感反馈，从而提高客户服务的质量和效率。

为了评估特征抽取在语音情感识别中的语气识别的性能，需要建立一个合适的评估指标体系。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

准确率是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确识别为正例的样本占所有正例样本的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均值。

通过计算这些评估指标，可以客观地评估特征抽取在语音情感识别中的语气识别的性能。

此外，为了提高语气识别的性能，还可以采用一些优化方法。

例如，可以引入深度学习方法，通过构建深度神经网络模型来进行特征抽取和情感识别。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。