语音情感识别作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

它旨在赋予机器识别、理解和响应人类语音中情感的能力，并在人机交互、智能客服、心理健康监测等领域展现出巨大的应用潜力。

本文首先介绍了语音情感识别的概念、研究意义及其应用领域，并对语音情感识别的发展历程进行了简要概述。

然后，本文重点阐述了语音情感识别的主要研究方法，包括语音情感特征提取、语音情感识别模型构建以及常用的语音情感数据库。

针对每种方法，本文详细分析了其优缺点、适用场景以及最新的研究成果。

此外，本文还对语音情感识别技术面临的挑战和未来发展趋势进行了展望，并探讨了仿真技术在语音情感识别研究中的重要作用。

关键词：语音情感识别；情感特征提取；深度学习；仿真研究；人机交互

随着人工智能技术的飞速发展，人机交互正朝着更加自然、智能的方向发展。

语音作为人类最自然、最便捷的交流方式，承载着丰富的情感信息。

语音情感识别（SpeechEmotionRecognition，SER）旨在利用计算机技术自动识别、理解和响应语音信号中蕴含的情感状态，是实现自然、和谐人机交互的关键技术之一。