语音是人与人之间最基本、最有效、最重要的信息传递形式。在信息化社会高度发展的今天,怎样利用好语音信息是一个至关重要、蕴含着无限价值的课题。几十年来,国内外的语音识别、说话人识别、语音合成等领域进行了相当多的研究和尝试,并取得了很多的实质性进展,切实地改变了每个人的生活。而针对包含在语音信号中的情绪信息的分析研究却相对来说建树不多。情绪信息是语音中非常重要的一种信息资源。与以识别出说话人内容为目的的语音识别技术不同,情绪识别技术关注的是说话人的说话方式,是更深层次的潜藏在表面语句中的语气和态度,可以认为是语音信号中的高阶信息。实际上,在人与人通过说话交流的过程中,完全相同的两句话,可能会因为说话人的情绪不同,造成语音的语调、振幅或者说话重音不同,继而承载表现出完全不同的意思。然而,在传统的语音识别领域,情绪信息被当作是个体之间的差异性丢掉了,因此损失了非常有价值的信息。本文主要研究基于声学特征的语音情绪自动识别系统的设计与实现。主要介绍内容包括：情绪识别领域的背景和前人工作、发声系统和汉语语音学基本知识、声学特征的提取算法、情绪特征的选取和降维、模式识别的模型选择、整个系统架构设计和模块介绍、以及最后的系统测试。本文对情绪识别领域进行了较深入的研究,并完成了对系统的设计和实现,达到了较好的识别效果,对今后对该领域的研究有一定参考价值。