语音情感识别的研究对于增强计算机的智能化和人性化，开发新型人机环境，以及提高语音识别系统的性能等方面，均有着非常重要的现实意义。本研究的目的是深入分析语音信号中的声学特征与情感之间的关系，建立了一个语音情感识别数据库，为进一步探索新的语音情感识别方法做准备。本文结合四川省教育厅基础应用研究课题（2008RQ002）项目“基于粗集理论的普通话语音情感识别”这一个课题展开关于语音情感识别的研究；阐述了语音情感识别国内外的研究近况、目前常用的语音情感识别方法及国内外具有代表性的情感语音数据库；分析了语音信号的声学特征及其提取方法；关于情感特征分析与选取、语音情感建模等理论进行了相关讨论。最后由提取的30个声学特征属性，建立了一个语音情感数据库。本文主要工作如下：由于普通话情感语音研究刚刚起步，有关建立情感语音数据库的技术、经验和方法都较少。为了研究的需要本文建立了一个普通话情感语音数据库，用录音法共采集1600句情感语音，分为愤怒、害怕、高兴、惊讶、悲伤和平静六个情感类别。之后经过多位专家反复听取，去掉其中情感状态不清晰及语音表达不明确的语音549句，最后剩余实际有效语音1051句。然后再用cool edit pro v2.1和praat等软件对每一句语音进行初期处理并获取语音的各个声学特征的详细数据，再然后用神经网络中的BP神经网络对初始特征进行化简即特征提取，最后得到有效特征为30个。再用所得到的数据表1051*30，基于SQL Server2000系统中的企业管理器中的第三方软件建立了一个语音数据库。数据库存储了各情感语音的基频、能量、时长和共振峰等声学特征。为普通话语音情感识别研究提供了一个良好的实验样本数据平台。