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在语音情感识别中，由于特征参数的提取直接影响到最终的识别效率，从原始语音信号中提取特征参数是非常重要的。但是本文中提取的特征维数太多，导致特征匹配时过于复杂，消耗系统资源，不得不采用特征降维的方法。本文主要是研究一种在小波包变换的基础上通过特征降维来提高语音情感识别效果的方法，为此本文在德国库EMODB的基础上，通过小波包变换提取出语音的情感特征参数，然后利用主成分分析法对特征参数进行降维，最后利用支持向量机进行训练和测试。通过实验，获得了较好的识别效果。