情感分析是人工智能领域中自然语言处理的重要研究方向之一,近年来备受国内外研究机构和相关人员的关注。情感分析包括面向文本、面向图片、面向视频、面向语音等各个方面。由于语音是人类最原始最直接的交流方式,包含着人类丰富的情感,所以语音的情感分析尤为重要。本文将婴儿哭声的情感分析作为研究背景,目的是找到可以对婴儿哭声的情感进行自动识别的智能模型。通过智能模型实现对婴儿身体健康状况、心理发展及精神状态做出准确的判断,从而能有效的帮助婴儿健康成长,本课题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文在前人研究的基础上,针对婴儿啼哭情感分析需要解决的有关问题,主要做了以下几方面工作:（1）针对现如今未制定出一个规范的,标准化的婴儿哭声数据库所导致的研究人员在划分婴儿哭声类别时出现差异的问题,本文查阅了大量文献,并在此基础上进行了分析与研究。根据丹斯婴儿语言理论设计并建立了包含五种情感的婴儿哭声数据库,为后续的模型训练以及本领域其他研究人员提供了可靠的数据集。（2）针对婴儿哭声数据的预处理问题,本文对婴儿哭声发声特点进行研究,总结了婴儿啼哭与成人语音的差异及特点,并根据婴儿哭声数据的特征提出采用预加重、分帧、加窗、端点检测的方法进行哭声数据预处理,为后续生成语谱图提供了优质的音频数据。（3）针对现有婴儿哭声情感分类模型的情感识别率和模型训练时间效率有待提高的问题,对卷积神经网络和Transformer模型等基于深度学习的语音情感分析技术的优势及长短期记忆神经网络的不足进行了深入研究。随后本文提出采用基于CNN-Transformer模型对婴儿哭声情感进行分类,该模型利用CNN提取语谱图的特征图,并将提取后的特征图压缩成为向量,然后将向量输入到Transformer模型的Encoder部分对婴儿连续哭声进行时序建模。最后通过采用修改位置编码、多头感知、残差链接与归一化、全连接前馈网络等技术对CNN-Transformer模型进行了改进。（4）为了对提出的模型进行准确地评估,本文在自建立的数据库上对提出的CNN-Transformer婴儿哭声情感分类模型进行训练,为了证明实验的公平性,采用公开的ESC-50数据集和Freesound数据集作为测试集进行验证。实验结果表明提出的模型在分类正确率、单分类正确率、训练耗时几个主要性能指标上有明显的提升。综上所述,本文对婴儿哭声的特点进行了充分的分析与研究,设计了包含五种情感的婴儿哭声数据库,提出了一种基于CNN-Transformer的婴儿哭声情感分析模型,并对该模型进行了实验验证及分析。本文所做的工作为其他领域的语音情感分析提供了一种新的研究思路和方法。