自20世纪末,信息技术飞速发展,它已被应用于我们生活的方方面面,丰富着我们的世界,而人机交互技术的出现更是给我们的生活带来更多可能。为此,近年来,新型人机交互(Human Machine Interaction, HCI)技术掀起一阵研究热潮,而情感识别技术也随之成为了热点。语音作为人机交互中最自然的手段自然也不会例外。近年来,各国研究人员围绕语音情感识别的各个方面均进行了研究,取得了一定的研究成果。本文首先介绍语言情感识别领域的历史、发展现状、应用领域,分析常用的情感识别方法,对语音情感识别的研究进展和研究成果进行了概括性总结；确定了本次研究的内容和方法,选取有效方式建立了一个情感语音数据库,并对其中的信息进行了加工和预处理,提取了发音持续时间、语速、短时能量等9个语音情感特征作为识别参数。语音情感识别在本质上属于序列模式识别问题。条件神经域(CNF)是一个全新的概率图模型,它不但可以表示参数的线性关系概率,还可以表示输入与输出功能之间复杂的、非线性的关系。本文采用该模型建立了一个语音情感识别系统,并运用该系统进行实验。实验结果表明,与条件随机场和神经网络模型相比,该模型克服了其他模型无法识别非线性关系的缺陷,能够对参数进行优化,提高了识别正确率。