SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)实现的智能语音情绪理解技术设计

本项目为毕设项目: 智能语音情绪理解技术SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)实现的智能语音情绪理解技术代码【源码+数据库+开题报告】基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的智能语音情绪理解技术实现web大作业_基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的智能语音情绪理解技术（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的智能语音情绪理解技术设计与实现j2ee项目:智能语音情绪理解技术。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，智能语音情绪理解技术作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发旨在解决现有问题，提升用户体验。本论文将深入探讨智能语音情绪理解技术的设计与实现，阐述使用JavaWeb技术的原因，分析系统需求，包括功能模块和性能要求。首先，我们将介绍JavaWeb平台的优势及其在智能语音情绪理解技术中的应用；接着，详述系统架构与开发流程，包括前端界面、后端逻辑以及数据库设计；然后，讨论测试策略，确保智能语音情绪理解技术的稳定性和效率。最后，对项目进行总结，反思开发过程中的挑战与解决方案，为同类项目的开发提供参考。

智能语音情绪理解技术系统架构图/系统设计图

智能语音情绪理解技术技术框架

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛采用的技术栈，尤其适用于构建复杂的企业级应用程序。在这个体系中，Spring担当着核心角色，它像胶水一样整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现控制反转（IoC），有效管理对象的生命周期。SpringMVC作为Spring的一部分，承担了处理用户请求的任务，DispatcherServlet在其中起调度作用，确保请求能够准确路由至对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis则是一个轻量级的JDBC封装工具，它将数据库操作与代码解耦，通过配置文件将SQL语句映射到实体类的Mapper接口，使得数据库交互更为简洁透明。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）。其独特的优势使其在同类系统中占据显著地位，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL显得更为轻量级且运行高效。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现得相当适用，具备低成本和开源的特性。这些核心优势成为了我们选择MySQL的根本原因。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，是相对于C/S（Client/Server）架构的一种设计模式。其核心特点是用户通过标准的Web浏览器即可与服务器进行交互，而无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。在当前信息化社会中，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了开发流程，开发者可以集中精力于服务器端的逻辑，而用户只需拥有能够上网的浏览器即可，降低了对客户端硬件的要求，从而节省了用户的成本。其次，由于所有数据存储在服务器端，安全性和数据一致性得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器界面，避免频繁安装和更新应用程序，这有助于提升用户体验和信任度。因此，基于这些考量，选择B/S架构作为设计基础是符合理论与实践需求的。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，兼顾了桌面应用和Web应用的开发需求。它以其独特的魅力，常被选作后台服务的开发工具。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们负责管理内存，这间接增强了Java程序的安全性，因为它们对内存的间接访问降低了病毒直接攻击的风险，从而提升了Java应用程序的健壮性。此外，Java具备强大的动态运行特性，允许开发者对内置类进行扩展和重定义，以满足更复杂的业务需求。通过封装可复用的功能模块，开发者可以创建库或框架供其他项目引用，只需在需要的地方调用相应方法，大大提高了代码的复用性和开发效率。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织、提升可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责管理应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。视图则构成了用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户发起操作。控制器作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用适当的方法并更新显示。这种分离职责的方式有助于降低复杂性，提高代码的可读性和可维护性。

智能语音情绪理解技术项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

智能语音情绪理解技术数据库表设计

1. yuyin_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，用于登录智能语音情绪理解技术
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于找回密码或接收智能语音情绪理解技术通知
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
LAST_LOGIN	DATETIME			最后一次登录时间
IS_ACTIVE	TINYINT	1	NOT NULL	用户状态，1表示活跃，0表示禁用
ROLES	VARCHAR	255		用户角色，多个角色以逗号分隔

2. yuyin_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户执行的操作，如"登录", "修改资料"等
DESCRIPTION	TEXT		NOT NULL	操作描述，记录智能语音情绪理解技术中的具体行为
TIMESTAMP	DATETIME		NOT NULL	操作时间

3. yuyin_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，用于智能语音情绪理解技术后台管理
ADMIN_EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱，用于工作联系
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的管理员密码
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	管理员账户创建时间

4. yuyin_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	信息键，如"system_name", "company_name"等
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL	与键相关的核心信息值
DESCRIPTION	VARCHAR	255		信息描述，解释此信息在智能语音情绪理解技术中的作用和意义
UPDATE_TIMESTAMP	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间

智能语音情绪理解技术系统类图

智能语音情绪理解技术前后台

智能语音情绪理解技术前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

智能语音情绪理解技术后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

智能语音情绪理解技术测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

智能语音情绪理解技术测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	智能语音情绪理解技术登录功能测试	正确用户名 & 密码	登录成功界面	登录成功界面	Pass
2	智能语音情绪理解技术错误登录测试	错误用户名或密码	错误提示信息	错误提示信息	Pass
3	智能语音情绪理解技术数据添加测试	新智能语音情绪理解技术信息	数据成功添加提示	数据成功添加提示	Pass
4	智能语音情绪理解技术数据查询测试	存在的智能语音情绪理解技术 ID	智能语音情绪理解技术详细信息	智能语音情绪理解技术详细信息	Pass
5	智能语音情绪理解技术数据修改测试	存在的智能语音情绪理解技术 ID & 修改后信息	修改成功提示	修改成功提示	Pass
6	智能语音情绪理解技术数据删除测试	存在的智能语音情绪理解技术 ID	智能语音情绪理解技术删除成功提示	智能语音情绪理解技术删除成功提示	Pass
7	智能语音情绪理解技术权限访问测试	未授权用户尝试访问管理页面	无权限提示	无权限提示	Pass
8	智能语音情绪理解技术系统性能测试	大量并发请求	系统稳定，响应时间合理	系统稳定，响应时间合理	Pass

智能语音情绪理解技术部分代码实现