语音识别和情感分析是人工智能领域的关键技术，二者的融合在人机交互、情感计算等方面具有巨大的应用潜力。

本文首先阐述了语音识别和情感分析的基本概念，并概述了其发展历程。

随后，重点从声学特征、语言模型、情感识别算法等方面，对国内外相关研究进行了综述，并分析了各种方法的优缺点。

接着，探讨了语音识别和情感分析融合的常见方法，包括特征层融合和决策层融合，并对不同融合策略的性能进行了比较分析。

最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：语音识别；情感分析；人机交互；特征融合；深度学习

#1.1语音识别
语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是指将人类语音信号转换为文本或命令的技术。

其基本原理是将语音信号进行特征提取，转换成声学模型能够处理的形式，然后与语言模型结合，通过解码器搜索最可能的词序列，最终得到识别结果。

#1.2情感分析
情感分析(SentimentAnalysis)也被称为情感计算或意见挖掘，其目标是从文本、语音、表情等数据中自动识别和提取情感信息。

情感分析可以细分为情感分类、情感强度预测、情感原因分析等任务。