近年来，随着计算机在人们的生活中起着越来越重要作用，人们对人机交互兴趣日益增加，越来越渴望更加人性化、智能化、和谐的人机交互系统，这一切逐渐推动着情感识别成为研究的热点。情感识别包括人脸表情情感识别、语音信号情感识别、肢体动作情感识别和生理信号情感识别等，本文根据当前研究现状，选择语音情感方向，以降低语音情感识别的时间复杂度、提高情感识别率为目的，进行了如下研究工作：首先，本论文对情感进行了分析，综述了目前科研人员对情感的定义和所建立的情感模型，确定了本论文所设计的语音情感识别系统需要识别的情感种类；其次，研究了对语音信号的处理，通过语音信号处理提取重要的语音情感特征参数是我们进行语音情感识别的重要手段，论文综述了目前科研人员对语音情感特征参数的研究成果，同时确定了论文在语音情感识别系统中所选择的特征参数，同时，鉴于语音的复杂性，在目前的语音情感识别的研究中，暂时还没有一个大型的、统一的语音情感语音库可以反映语言差异、性别差异、年龄差异以及地域差异等等，论文对语音情感数据库的建立进行了研究，以情感分类为基础，确定恐惧、悲伤、高兴、愤怒和中性五类不同情感，而后选取本身不带有情感信息的语句文本，选择不同的人分别用这五种不同的情感去朗读，录制并采用自我打分结合他人评价打分方式选取其中情感表达较好的情感语音构建情感语音数据库；最后，论文给出一种基于文本相关的语音情感识别方法和系统的设计与实现。论文所设计情感识别系统，利用情感语音数据库对情感语句的进行训练，提取情感特征参数，选择训练算法构建语音情感模式库，同时，论文给出了测试语音同语音情感模式库进行模式匹配的具体方法，在此基础上，论文还从统计学角度和引入权重的概念，对匹配的方法进行了改进和优化，最后，选择了两组具有代表性的实验，验证了本系统的语音情感识别情况。通过实验证明，论文所设计的语音情感识别系统具备较好的语音情感识别能力。