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1.
为了检测工作人员的烦躁情绪,实现情感状态的评价,通过在工作环境中诱发情感语音,获取了足够的测试样本,建立了2000条样本的工作环境情感语音数据库．在检测烦躁情绪过程中,首先提取语音的韵律特征和音质特征参数,然后利用基于蛙跳算法的改进的BP神经网络进行烦躁情绪识别．实验比较了BP,RBF和sFLA神经网络的性能,结果显示SFLA神经网络的识别率比BP神经网络高4．7％,比RBF神经网络高4.3％．实验结果表明,使用蛙跳算法训练随机初始数据可以优化神经网络的连接权重和阈值,加快收敛速度,提高识别率． 相似文献
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基于韵律变换的情感说话人识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决由情感变化引起的说话人识别性能下降问题,提出了一种新的情感说话人识别系统．首先,通过引入情感识别作为前端处理模块,对中性语音和情感语音进行分类．然后,对情感语音进行韵律修正,分别采用高斯归一化、高斯混合模型（GMM）和支持向量回归（SVR）等方法建立情感语音和中性语音的基频映射规则,并根据平均线性变化率对时长进行了修正．最后,对韵律修正后的情感语音进行识别．实验结果表明,提出的情感说话人识别系统可以有效地提高情感说话人识别的性能,识别率相比传统方法有了显著的提高．并且通过基频和时长修正的情感语音更接近于中性语音． 相似文献
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将基于多个嵌入图组合形式的半监督判别分析(SDA)以及核SDA(KSDA)应用于全监督的语音情感识别.在语音信号样本情感成分的预处理阶段,从样本语段中提取出多种特征及其统计参数,包括基音、过零率、能量、持续长度、共振峰和MFCC(Mel频率倒谱系数).在将样本特征送入分类器之前的维数约简阶段,使用经过参数优化的SDA或KSDA进行降维.Berlin语音情感数据库上的实验表明,在使用多类SVM分类器时的全监督语音情感识别中,SDA优于其他一些先进的基于谱图学习的维数约简算法,如LDA,LPP,MFA等,而KSDA通过核化的数据映射,能够取得比上述所有算法更好的识别效果. 相似文献
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《东南大学学报》2015,(3)
研究了基于认知评估原理的多维耳语音情感识别.首先,比较了耳语音情感数据库和数据采集方法,研究了耳语音情感表达的特点,特别是基本情感的表达特点.其次,分析了耳语音的情感特征,并通过近年来的文献总结相关阶特征在效价维和唤醒维上的特征.研究了效价维和唤醒维在区分耳语音情感中的作用.最后,研究情感识别算法和应用耳语音情感识别的高斯混合模型.认知能力的评估也融入到情感识别过程中,从而对耳语音情感识别的结果进行纠错.基于认知分数,可以提高情感识别的结果.实验结果表明,耳语音信号中共振峰特征与唤醒维度不显著相关,而短期能量特征与情感变化在唤醒维度相关.结合认知分数可以提高语音情感识别的结果. 相似文献
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《南阳师范学院学报》2017,(6):28-33
语音情感识别本质上是对语音情感的特征参数进行分类和模式识别,其核心问题在于寻找一个更为合适的语音情感识别算法.综述了语音情感识别算法的分类概况、常用的分类算法、研究中的困难与需要进一步研究的问题.最后展望了可能提高精度的先进识别模型. 相似文献
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《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2017,(2)
针对语音情感识别的特征提取和分类模型构建问题,首先提出了一种基于语谱图的特征提取方法,将语谱图进行归一灰度化后,利用Gabor滤波器进行纹理特征提取,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对特征矩阵进行降维;然后分析了卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)并把其作为情感识别分类器;最后在Emo DB和CASIA库进行了不同的比对实验.实验结果取得了较高情感识别率,表明了所提特征提取方法的有效性以及CNNs用作情感分类的可行性. 相似文献
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为了解决目前e-Learning教学系统中的情感交流匮乏问题,提出一种新的基于语音情感识别技术的e-Learning系统模型。语音作为人类最重要的交流媒介之一,不仅携带着大量的文字符号信息,还包含了人类丰富的情感信息。利用语音情感识别技术获取和识别学习者的学习情感状态,从而实现e-Learning教学系统的智能化和人性化。本文对该系统的关键技术作了详细阐述。 相似文献
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为了改善传统脑电情绪识别方法需要对脑电信号进行深入了解,且需要人工提取相关特征的缺点,基于深度森林的表征学习能力对脑电样本的时域与频域数据进行自动特征提取,并融合32通道脑电信号的时域特征向量和频域特征向量,通过级联森林对特征作进一步学习。实验结果表明,该方法对效价二分类预测的准确率达到68.4%,查准率达到66.3%,查全率达到89.9%,F1分数达到76.3%;对唤醒度二分类预测的准确率达到68.2%,查准率达到65.8%,查全率达到91.2%,F1分数达到76.4%。通过与DEAP数据集使用EEG信号给出的二分类实验结果进行对比,基于深度森林的脑电情绪识别方法对未知样本的识别准确率高于DEAP的结果。 相似文献
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姚娟 《佳木斯教育学院学报》2012,(3):250-250
教学效果影响着教学质量,判断课堂教学效果的方法也有很多。本文重点研究了教学效果与情感的关系,说明可以通过观察师生的表情对教师教学效果进行评价,为实现基于情感识别技术的教学评价系统提供了理论基础。 相似文献
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本研究采用面部表情辨别和实际情境下的情绪认知两种实验任务测查了95名3～5岁幼儿的情绪认知能力。结果表明:(1)幼儿的情绪认知能力存在显著的年龄差异,随着年龄的增长而增长,但每种具体情绪的发展模式不同;(2)幼儿的情绪认知能力不存在显著的性别差异。 相似文献
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卢俊 《郧阳师范高等专科学校学报》2013,33(1):136-137
重视学生认知过程的情感因素,研究和发挥非智力因素的积极作用,同时给予正确的鼓励、表扬和肯定的批评,激发学生的学习兴趣,从而使师生在更广泛的领域里互相理解、信任,建立共同语言,融洽师生感情。这既是教学工作顺利进行和提高教学质量的条件,又是激励学生健康成长的不可取代力量。 相似文献
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刘秋玲 《洛阳师范学院学报》2009,28(3):165-167
声与情在声乐演唱中是一致的、统一的。以情带声,以声传情,声情并茂。"声"与"情"只有达到完美的艺术结合,才能达到完美艺术表现的目的。 相似文献
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基于模糊支持向量机的语音情感识别 总被引：1，自引：0，他引：1
根据输入样本对分类结果不同的影响程度,引入模糊隶属度,探讨了模糊支持向量机(FSVM)原理,并将其应用于汉语语音信号中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。仿真实验结果表明FSVM比支持向量机(SVM)有着更好的分类性能和更高的识别率。 相似文献