我国历史文化悠久,在五千年的历史长河中,各个地区形成了自己区域独特的方言,这些方言都是我国的文化瑰宝。大同方言是中国七大方言区之一的北方方言,研究大同方言对研究北方方言有重要意义,本文主要针对大同方言的语音情感进行研究。方言语音情感识别研究起步较晚和技术不成熟等客观原因,使大同方言语音情感识别研究成果匮乏,尤其在语料库资源上,比较空白。但是社会潜在需求较大、研究潜在价值颇高。研究大同方言对保护我国非物质文化遗产有着重要意义,在大同方言研究的基础上,未来可对山西方言的研究,甚至对全国方言、世界方言的研究有积极作用。本文主要工作内容如下:(1)构建了大同方言语音离散情感语料库。该工作主要包括文本语料库的收集、整理和校对;语音的收集、预处理(降噪、标注)以及整理,完成11678千多个大同句子录音,对所得语音数据进行人工扩充和预处理,最终完成12000个可利用的语音样本数据。(2)对比不同特征集在大同方言情感语料库情感识别上的准确率,使用传统机器学习方法进行识别,与传统方法提取的情感特征对比。实验结果说明了IS09,IS10,ComParE特征集在大同方言上的有效性,且为后续实验特征选择做出参考。(3)分别研究比较了IS10,ComParE特征集下提取的全局特征和时序特征,并使用了基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)对两类特征进行筛选。对大同情感语料库的全局特征和时序特征进行特征融合,使用了一种基于相关神经网络(CorrNet)融合特征的方法,以此减少全局特征和时序特征的相似性,提高了对大同方言语音情感识别的准确率。虽然大同方言语音情感识别技术的相关研究还处于起步阶段,实验还有很多缺点和不足,但是本文对大同方言语音情感识别的探索能够为该领域研究提供一定的经验,将来还会起到促进的作用。