随着语音交互成为智能时代的交互新范式,消费者对于语音产品的需求已经由基本的功能实用提升为感性层面的需求,期待能被唤起更多的情感体验。音色作为语音VUI界面的重要信息载体,对其进行情感化设计和评估是有价值的。本文以感性工学为基础,利用机器学习的方法对语音产品音色的感性情感进行了定量的评估研究。主要工作内容分为四方面:第一,建立用于评价音色的语义空间。前期通过桌面研究和访谈收集到大量用于形容音色的词汇,并进行了专家初筛。随后开展了卡片分类实验,利用两次聚类分析进行语义空间的降维。第二,进行感性意象评价实验和数据分析。将音色语音样本和感性维度对组成量表问卷并发放,基于问卷数据展开分析,包括项目分析、因子分析和假设检验等数据处理,最终确定本文中用于评价音色情感的维度。第三,基于机器学习构建音色感性意象评估模型。将语料数据提取的特征参数MFCC作为输入,音色感性测量得到的打分作为标签,并通过神经网络模型构建其映射关系,形成语音产品音色感性意象评估模型。根据以上的实验和分析的结果得出的评估模型,能够在有语音输入的的情况下,分别计算出其在各感性词对上得分情况,预测该音色传达给听众的情感倾向及强弱程度。本课题的主要创新点在于引入感性工学的方法对音色的感性情感进行了定量的研究,并利用机器学习得到的客观稳定的评估模型。第四,基于模型的成果,进行了 VOICE DESIGN音色评估工具的产品设计。通过调研语音产品情感化设计的市场前景,定义企业设计人员为主要用户群体并展开使用场景分析,梳理出音色评估、推荐筛选、对比分析和个人中心四大功能板块,并输出主要界面原型。该产品有助于评估现有语音产品的音色在感性层面的表现,帮助企业高效进行语音产品听觉形象设计,提升用户使用产品时的情感体验。