得快速、大声，更确切地说，音域会更宽更高；而在疲劳、无聊或悲伤等情绪下，语音倾向于变得缓慢、低沉与不清楚。 有些情感被证实更容易通过计算识别，如愤怒或赞同。情感语音处理技术可以利用语音特征的计算分析来识别用户情绪状态。模式识别技术可被应用于声学参数和韵律特征，例如音调高低和语速等。语音分析可以高效地分析情感状态，在最近的研究中达到了70%至80%的正确率。这一正确率已经超过了普通人识别精度的均值（大约60%），但是比生理学或面部识别方法的正确率要低。然而，由于大多语音特征与文化或语义无关，研究者认为