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身体表情识别的ERP研究 预览
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作者 梁宗保 杨韵 +3 位作者 张光珍 杨元魁 郑文明 曹睿昕 《心理与行为研究》 CSSCI 北大核心 2019年第3期318-325,共8页
采用情绪分类的经典研究范式,结合事件相关电位技术,研究个体对身体表情识别的行为与时间进程特点。行为结果表明:个体对愉快情绪的加工速度明显快于悲伤。脑电结果表明:(1)在N170上,个体在对悲伤身体表情的识别中诱发了更大的波幅,表... 采用情绪分类的经典研究范式,结合事件相关电位技术,研究个体对身体表情识别的行为与时间进程特点。行为结果表明:个体对愉快情绪的加工速度明显快于悲伤。脑电结果表明:(1)在N170上,个体在对悲伤身体表情的识别中诱发了更大的波幅,表现出了“负性偏向”。(2)在P2上,相对悲伤和中性身体表情,人们在识别愉快的身体表情时诱发了更大波幅。(3)在晚期成分上,相对中性身体表情,人们在识别愉快与悲伤情绪时诱发出更大波幅,表现出了“情绪效应”。实验结果表明个体对身体表情的加工与面孔表情的加工可能存在着相似的模式。 展开更多
关键词 身体表情 情绪识别 ERP
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基于实时识别焦虑情绪的音乐重构 预览
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作者 沙文青 郭滨 +2 位作者 王宏旭 白雪梅 张晨洁 《长春理工大学学报:自然科学版》 2019年第1期100-105,118共7页
焦虑是在被威胁的环境中产生复杂心理的过程,长期处于焦虑状态会对自身的健康产生严重的影响。该研究分析脑电来探究不同音乐对焦虑情绪的舒缓作用,并根据脑电图(EEG)实时的变化重构出更多缓解焦虑情绪的音乐。通过设计实验诱发焦虑情绪... 焦虑是在被威胁的环境中产生复杂心理的过程,长期处于焦虑状态会对自身的健康产生严重的影响。该研究分析脑电来探究不同音乐对焦虑情绪的舒缓作用,并根据脑电图(EEG)实时的变化重构出更多缓解焦虑情绪的音乐。通过设计实验诱发焦虑情绪,利用Fast ICA、HHT和切比雪夫滤波器法等算法对EEG进行处理,获得能够实时识别焦虑情绪的特征向量,即alpha和beta波的功率比,并获取其阈值范围,通过采集处于焦虑状态下的人聆听不同风格音乐下的脑电信号数据,根据阈值范围得到使情绪变好的音乐片段,通过BP神经网络对所获得的音乐片段进行分类,在每个类别下,利用隐马尔可夫链学习音乐片段,构建以音符为状态空间的隐马尔科夫模型,来组合音乐片段,创造新的音乐。 展开更多
关键词 情绪识别 焦虑情绪 音乐重构 EEG 功率比 BP神经网络 隐马尔可夫
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面向康复训练的严肃游戏人机交互设计
3
作者 吴佳佳 刘箴 +3 位作者 许辉煌 刘婷婷 王瑾 柴艳杰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期909-918,共10页
构建适合用户需求的人机交互设计,能够有效地提升严肃游戏用户的体验感。提出将康复训练过程融入交互式的游戏剧情中,通过建立社区场景和交互任务,对用户的智力和肢体进行康复训练。采用游戏引擎实现了严肃游戏原型系统。初步的实验发现... 构建适合用户需求的人机交互设计,能够有效地提升严肃游戏用户的体验感。提出将康复训练过程融入交互式的游戏剧情中,通过建立社区场景和交互任务,对用户的智力和肢体进行康复训练。采用游戏引擎实现了严肃游戏原型系统。初步的实验发现,在漫游交互操作中,对比不同的人机交互方式,鼠标点选漫游方式更便于操作;在任务交互操作中,体感交互便于锻炼肢体运动。通过为虚拟角色设计表情符号,便于用户识别他人的情绪和社交距离。这些研究为进一步开展严肃游戏应用于康复领域提供了一定借鉴。 展开更多
关键词 人机交互 康复训练 严肃游戏 情绪识别
融合团体箱庭疗法对Asperger综合征儿童的疗效 预览
4
作者 李国凯 葛品 +6 位作者 刘桂华 黄欣欣 卢国斌 王艳霞 钱沁芳 欧萍 徐玉英 《中国当代儿科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期234-238,共5页
目的 探讨融合团体箱庭疗法对学龄前Asperger综合征(AS)儿童的临床效果。方法 将44例学龄前AS儿童作为研究对象,随机分成试验组和对照组,每组22例。对照组采用常规训练进行干预,试验组在常规训练的基础上,接受融合团体箱庭疗法。通过社... 目的 探讨融合团体箱庭疗法对学龄前Asperger综合征(AS)儿童的临床效果。方法 将44例学龄前AS儿童作为研究对象,随机分成试验组和对照组,每组22例。对照组采用常规训练进行干预,试验组在常规训练的基础上,接受融合团体箱庭疗法。通过社交反应量表(SRS)、情绪识别工具和沙盘主题特征的变化评定治疗6个月后的疗效。结果 干预前试验组儿童SRS总分、各因子得分以及正立、倒置、上半面孔、下半面孔的面部表情识别正确率与对照组比较差异无统计学意义(P>0.05)。与干预前比较,干预6个月后对照组和试验组儿童SRS总分和各因子得分均较前降低(P<0.01);对照组除正立位外,其余位置表情识别正确率均较前增高(P<0.05);试验组各位置表情识别正确率均较前增高(P<0.05)。干预后试验组儿童SRS总分与除社交知觉因子外的其余各因子得分均低于对照组(P<0.01);各位置表情识别正确率均高于对照组(P<0.01)。试验组儿童干预前与干预后沙盘主题特征个数比较差异具有统计学意义(P<0.01)。结论 融合团体箱庭疗法可有效提高学龄前AS儿童的社交反应和情绪识别能力。 展开更多
关键词 ASPERGER综合征 箱庭疗法 融合 社交反应 情绪识别 儿童
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面向脑电情感识别的改进多分类RVM模型研究 预览
5
作者 张雪英 王薇蓉 +1 位作者 孙颖 宋春晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期112-117,共6页
从相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的相似性以及RVM的稀疏特性出发,将RVM应用于脑电信号(EEG)的情感识别中。针对一对一(OAO)和一对多(OAA)两种多分类方法各自的特点和不足,提出了一种全新的两层多分类模型(OAA-OAO),改进现有OAO算法... 从相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的相似性以及RVM的稀疏特性出发,将RVM应用于脑电信号(EEG)的情感识别中。针对一对一(OAO)和一对多(OAA)两种多分类方法各自的特点和不足,提出了一种全新的两层多分类模型(OAA-OAO),改进现有OAO算法中无效投票影响最终决策的现象。设计情感EEG信号识别对比实验,验证基于RVM的改进多分类算法在脑电信号情感识别中的应用。对于实验室采集的情感脑电信号,提取其非线性特征(功率谱熵、样本熵和Hurst指数)并采用主成分分析法进行降维。将OAA-OAO-RVM算法分别和OAOSVM、OAO-RVM两种识别网络进行对比,分析RVM的识别性能以及OAA-OAO多分类算法的分类性能。结果表明,采用降维后的最优特征集合作为识别网络的输入向量得到的识别性能更高,且RVM表现出的性能优于SVM。同时,改进后的OAA-OAO算法较传统OAO模型的平均识别率提高了7.89%,证明OAA-OAO算法可有效去除一部分无效投票从而使分类精度得到显著提高,验证了此模型是一种有效的多分类模型。 展开更多
关键词 相关向量机 支持向量机 多分类 脑电信号 情感识别
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关于脑电信号的情感优化识别仿真 预览 被引量:1
6
作者 王薇蓉 张雪英 +1 位作者 孙颖 畅江 《计算机仿真》 北大核心 2018年第6期426-431,共6页
针对支持向量机在脑电信号的情感识别中存在计算复杂度高、核函数选择具有局限性、计算时间长等问题,提出采用一种与支持向量机类似但不受核函数和惩罚因子限制的相关向量机算法对脑电信号的情感识别进行优化。设计情感脑电识别实验验... 针对支持向量机在脑电信号的情感识别中存在计算复杂度高、核函数选择具有局限性、计算时间长等问题,提出采用一种与支持向量机类似但不受核函数和惩罚因子限制的相关向量机算法对脑电信号的情感识别进行优化。设计情感脑电识别实验验证相关向量机在脑电信号中的情感识别性能,并与支特向量机的仿真结果进行分析比较。首先,选用实验室自主采集的情感脑电数据中的四种情感(悲伤、生气、惊奇和中性)作为实验数据来源。其次,提取脑电波中与情感相关性较大的β节律,并进一步提取其非线性特征(功率谱熵)作为分类器的输入特征向量,分别采用相关向量机和支持向量机进行了情感识别。仿真结果表明,相关向量机对情感脑电信号的识别率高于支持向量机,可以更有效地区分情感脑电信号,从而提高人类脑电信号的情感识别率。 展开更多
关键词 情感识别 脑电信号 相关向量机 支持向量机
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基于肢体动作序列三维纹理特征的情绪识别 预览
7
作者 邵洁 汪伟鸣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3497-3499,共3页
目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟,而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征,分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤七种自然情绪的特点,并用参数优... 目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟,而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征,分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤七种自然情绪的特点,并用参数优化的支持向量机对情绪分类进行识别,识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明,VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性,能有效地从肢体动作中识别人的情绪。 展开更多
关键词 情绪识别 动态局部二进制模式 三正交平面局部二进制模式 支持向量机
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基于深度信念网络脑电信号表征情绪状态的识别研究 被引量:1
8
作者 杨豪 张俊然 +1 位作者 蒋小梅 刘飞 《生物医学工程学杂志》 CSCD 北大核心 2018年第2期182-190,共9页
随着机器学习技术的快速发展,深度学习等系列算法在一维生理信号处理方面得到了广泛的应用。本文针对脑电(EEG)信号,使用深度学习开源框架中的深度信念网络(DBN)模型识别积极、消极、中性3种情绪状态,并与支持向量机(SVM)进行识... 随着机器学习技术的快速发展,深度学习等系列算法在一维生理信号处理方面得到了广泛的应用。本文针对脑电(EEG)信号,使用深度学习开源框架中的深度信念网络(DBN)模型识别积极、消极、中性3种情绪状态,并与支持向量机(SVM)进行识别效率的对比,通过采集受试者在不同情绪刺激状态下的脑电信号,利用深度信念网络和支持向量机分别对基于不同特征变换和不同频段的情绪表征数据进行识别。研究结果发现,利用深度信念网络对差分熵(DE)特征进行识别的平均准确率为89.12%±6.54%,与之前的研究相比在同一批数据集上的识别效果更好,同时深度信念网络的分类效果在数值上好于传统的支持向量机(平均分类准确率为84.2%±9.24%),其准确率和稳定性都有相应更好的趋势,另外受试者在3次重复试验中都能得到比较一致的分类准确率(标准差的平均值为1.44%),试验结果较为稳定,试验具有一定的可重复性。研究结果显示,差分熵特征相比于其他特征在分类器中有着更好的分类准确率,此外,方法中使用Beta频段和Gamma频段在情绪识别模型中有着更好的分类效果。综上所述,利用深度学习算法进行情绪识别,能够在准确率上有所提升,对于建立能够更准确地识别情绪状态的辅助识别系统有着一定的借鉴意义。此外,本文研究结果进一步提示可以通过分类结果反演找出与情绪状态最相关的脑区和频段,从而加深对于情绪机制的理解,因此本文在利用脑电信号表征情绪状态的识别研究领域具有一定的学术价值和应用价值,值得更深入的探究。 展开更多
关键词 深度学习 深度信念网络 脑电信号 情绪识别
基于复杂网络的情感脑电相位同步性分析 预览 被引量:1
9
作者 李宇驰 李海芳 +2 位作者 介丹 阴桂梅 呼克佑 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第18期230-235,共6页
使用相位锁值(Phase locking value,PLV)来量化任意两个电极通道之间的相位同步性,构建相应的脑功能网络的关联矩阵,提取网络不同稀疏度下的度、中间中心度两个局部属性的曲线下面积作为特征,对不同类型情感的网络特征进行非参数... 使用相位锁值(Phase locking value,PLV)来量化任意两个电极通道之间的相位同步性,构建相应的脑功能网络的关联矩阵,提取网络不同稀疏度下的度、中间中心度两个局部属性的曲线下面积作为特征,对不同类型情感的网络特征进行非参数检验,找出显著性的节点。同时采用得到的特征值作为分类依据,训练SVM分类器。实验表明,利用PLV相位同步方法得到功能网络的局部属性,可以有效地区分不同类型的情感脑电数据,为基于脑电数据的情感识别提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 情感识别 脑电图 相位同步 复杂网络
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面部表情与姿态表情识别的眼动研究综述 预览
10
作者 孙肖霞 《科教文汇》 2016年第14期147-148,共2页
面部表情与姿态表情是我们日常生活交往中非常重要的信息来源。近年来关于情绪识别的研究愈来愈热,而基于眼动的研究比较新颖,国内研究相对比较少。本文介绍从理论和实际研究两个方面介绍了和面部表情和姿态表情,阐述了面部表情和姿态... 面部表情与姿态表情是我们日常生活交往中非常重要的信息来源。近年来关于情绪识别的研究愈来愈热,而基于眼动的研究比较新颖,国内研究相对比较少。本文介绍从理论和实际研究两个方面介绍了和面部表情和姿态表情,阐述了面部表情和姿态表情相关的研究成果,提出了面部表情和姿态表情眼动研究的一些不足以及对未来研究的展望。 展开更多
关键词 情绪识别 面部表情 姿态表情 眼动
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基于情绪识别的远程教学自适应调节策略研究 被引量:1
11
作者 黎孟雄 郭鹏飞 黎知秋 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2015年第11期18-24,共7页
为了提高远程学习的效率和质量,文章在分析情绪识别及其技术现状的基础上,探索性地提出了利用键盘和鼠标等常规I/O设备来感知在线学习者的情绪状况并自适应调整教学策略和学习资源内容,详细阐述了情绪特征的定性方法和定量算法,并设计... 为了提高远程学习的效率和质量,文章在分析情绪识别及其技术现状的基础上,探索性地提出了利用键盘和鼠标等常规I/O设备来感知在线学习者的情绪状况并自适应调整教学策略和学习资源内容,详细阐述了情绪特征的定性方法和定量算法,并设计了情绪识别模块嵌入连云港市教育局远程培训系统,在选修课"信息技术与课程整合"的网络教学中进行了实际应用,应用情况验证了上述远程教学自适应调节策略的可行性和有效性。 展开更多
关键词 远程教学 情绪识别 自适应调节
高职“综合英语”课程动态课堂的构建与实践 预览 被引量:1
12
作者 张淑霞 《温州职业技术学院学报》 2015年第3期90-93,共4页
“综合英语”课程是高职商务英语专业学生的必修基础课程,其课堂气氛活跃与否直接影响学生的学习效果。针对“综合英语”课程课堂气氛沉闷的现状构建动态课堂,采取多种可行的教学方法,同时将动态课堂延伸至课外,改革课程评价方式。实践... “综合英语”课程是高职商务英语专业学生的必修基础课程,其课堂气氛活跃与否直接影响学生的学习效果。针对“综合英语”课程课堂气氛沉闷的现状构建动态课堂,采取多种可行的教学方法,同时将动态课堂延伸至课外,改革课程评价方式。实践证明,动态课堂的构建在一定程度上活跃了课堂气氛,有效缓和学生情感焦虑,增强学生对英语学习的情感认同,提高学生的英语语言能力。 展开更多
关键词 高职教育 综合英语 动态课堂 情感认同
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基于智能Agent的远程学习者情感与认知识别模型——眼动追踪与表情识别技术支持下的耦合 预览 被引量:18
13
作者 詹泽慧 《现代远程教育研究》 CSSCI 2013年第5期100-105,共6页
情感与认知状态的准确识别是实现远程学习者与教学Agent有效互动的基础。只有有效识别出学习者的情感与认知状态,教学Agent在改变学习者行为态度、帮助学习者获取和理解知识、支持学习者认知发展方面才能取得预期的效果。现有的教学Ag... 情感与认知状态的准确识别是实现远程学习者与教学Agent有效互动的基础。只有有效识别出学习者的情感与认知状态,教学Agent在改变学习者行为态度、帮助学习者获取和理解知识、支持学习者认知发展方面才能取得预期的效果。现有的教学Agent普遍存在两方面问题:一是缺乏情感交互性,容易使远程学习者产生厌倦情绪;二是认知推断功能薄弱,对学习效果的促进作用不稳定。这主要是由于Agent对学习者状态的识别不够充分造成的。已有的学习者状态识别方法虽然在学习者情绪状态的识别方面各有优势,但却无法同时检测学习者的视域、学习情绪与认知状态。学习者的眼动追踪数据是判断学习者实时状态的重要指标,也是学习者与Agent进行情感交互的重要依据。结合表情识别和眼动追踪技术构建的基于智能Agent的远程学习者情感与认知识别模型,将眼动追踪与表情监控达代识别、情感与认知识别过程相耦合,以提高远程学习者状态的识别准确率,改进Agent对学习者的情感和认知支持,为智能教学Agent与远程学习者交互机制的研究提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 智能AGENT 远程学习者 情感识别 认知识别 眼动追踪 表情识别
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情感状态模糊识别的研究 预览 被引量:3
14
作者 刘静霞 史云兵 徐鲁强 《四川师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期 707-710,共4页
相比人脸和语音表情识别,生理信号能更客观地反映人们的情感状态.基于生理信号的情感计算研究越来越引起人们的关注.针对情感状态具有模糊特性,提出应用模糊理论从生理信号中选取特征向量进行分类识别.与其他分类方式相比,采用模糊分类... 相比人脸和语音表情识别,生理信号能更客观地反映人们的情感状态.基于生理信号的情感计算研究越来越引起人们的关注.针对情感状态具有模糊特性,提出应用模糊理论从生理信号中选取特征向量进行分类识别.与其他分类方式相比,采用模糊分类识别研究更有助于其他学科的研究人员对情感发生机理的理解和深入研究.比较模糊理论与其他分类方式的识别结果,实验结果表明模糊识别效果总体与其他方式差距不大,但对不同的状态识别效果差距较小. 展开更多
关键词 情感生理信号 模糊识别 模糊熵 情感识别
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交互进化计算对焦虑测量的适用性探析 预览
15
作者 黄辛隐 张琰 +2 位作者 陈延伟 河林弥志 徐爱兵 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第5期625-632,共8页
大量的研究用stroop色词命名任务和点探测任务等经典的情绪研究方法证明了社交焦虑个体情绪识别的特殊性。该研究采用IEC(交互进化计算)的方法,研究了焦虑组和对照组(低焦虑组)在情绪感知动态范围上的差异性。实验要求第一组被试利... 大量的研究用stroop色词命名任务和点探测任务等经典的情绪研究方法证明了社交焦虑个体情绪识别的特殊性。该研究采用IEC(交互进化计算)的方法,研究了焦虑组和对照组(低焦虑组)在情绪感知动态范围上的差异性。实验要求第一组被试利用给出的IEC情绪识别光影系统设计出符合实验维度(高兴、恐惧)的图片,并让第二组被试对图片进行评估,得出每幅图片的心理数值范围。实验结果说明IEC可以适用于常规优化系统之外的一个新领域——心理健康的测量,同时也表明社交焦虑个体的情绪感知动态范围窄于正常人。 展开更多
关键词 交互进化计算 社交焦虑 情绪识别 心理健康测量
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道德内化之路径探究 预览 被引量:2
16
作者 田广兰 《石家庄学院学报》 2008年第1期 64-67,97,共5页
以教化、修养为主要路径的中国式道德内化方式和以理性引导、宗教信仰和法的规约为主要路径的西方式道德内化路径都是以各自的人性假设为理论前提的。但随着对人的认识的日益深刻,历史上的道德内化路径在今天只具有借鉴意义。根据人的... 以教化、修养为主要路径的中国式道德内化方式和以理性引导、宗教信仰和法的规约为主要路径的西方式道德内化路径都是以各自的人性假设为理论前提的。但随着对人的认识的日益深刻,历史上的道德内化路径在今天只具有借鉴意义。根据人的心理规律和人性结构,由“强制认同”到理性认同再到情感认同的循序渐进的道德内化路径才是合理的和有效的。 展开更多
关键词 道德内化 “强制认同” 理性认同 情感认同
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语音信号中的情感识别研究 预览 被引量:46
17
作者 赵力 钱向民 +1 位作者 邹采荣 吴镇扬 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期 1050-1055,共6页
提出了从语音信号中识别情感特征的方法.从5名说话者中搜集了带有欢快、愤怒、惊奇和悲伤的情感语句共300句.从这些语音资料中提取了10个情感特征.提出了3种基于主元素分析的语音信号中的情感识别方法.使用这些方法获得了基本上接近于... 提出了从语音信号中识别情感特征的方法.从5名说话者中搜集了带有欢快、愤怒、惊奇和悲伤的情感语句共300句.从这些语音资料中提取了10个情感特征.提出了3种基于主元素分析的语音信号中的情感识别方法.使用这些方法获得了基本上接近于人的正常表现的识别效果. 展开更多
关键词 情感识别 语音信号 多媒体 计算机
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改进的FSVM算法用于非平衡情感数据分类 预览
18
作者 张雪英 张波 陈桂军 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3544-3548,共5页
对于不平衡情感数据集,传统的模糊支持向量机原理上分类不灵敏,支持向量的隶属度值被给予不准确情况,提出一种对样本点赋值的设计方法,并将其用到语音情感识别。引入DEC算法,消除数据不平衡引起的分类超平面偏移的影响,计算从样本点到... 对于不平衡情感数据集,传统的模糊支持向量机原理上分类不灵敏,支持向量的隶属度值被给予不准确情况,提出一种对样本点赋值的设计方法,并将其用到语音情感识别。引入DEC算法,消除数据不平衡引起的分类超平面偏移的影响,计算从样本点到类中心超平面的距离,考虑样本周围的样本分布设计模糊隶属函数点。突出支持向量对分类超平面的贡献,有效降低噪声和孤立点的影响。实验结果表明,与传统的模糊支持向量机相比,对样本失衡率为4.89的TYUT2.0情感语音数据库的分类性能提高了5.95%,对不平衡率为14.28的CASIA中文情感语料库的分类性能提高了11.57%。 展开更多
关键词 语音情感识别 模糊支持向量机 平衡调节因子 隶属度函数 样本密度
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视障学生语调情绪识别特征的研究 被引量:1
19
作者 范佳露 顾文涛 华建英 《中国特殊教育》 CSSCI 北大核心 2018年第3期31-36,共6页
利用高兴、生气、难过、害怕四种基本情绪语料,对104名视障学生的语调情绪识别能力进行测试。结果发现,视障学生对四种基本语调情绪的识别存在显著差异,由高到低依次为:高兴〉生气〉难过〉害怕;视障女生对高兴、难过、生气三种语... 利用高兴、生气、难过、害怕四种基本情绪语料,对104名视障学生的语调情绪识别能力进行测试。结果发现,视障学生对四种基本语调情绪的识别存在显著差异,由高到低依次为:高兴〉生气〉难过〉害怕;视障女生对高兴、难过、生气三种语调情绪识别的正确率及平均分高于视障男生,其中高兴和生气的正确率显著高于视障男生;初中部视障学生四种语调情绪识别的正确率均最高,高中部(含中专)学生高兴、生气、害怕的正确率和平均分均最低,小学部、初中部视障学生对生气语调情绪的识别能力显著高于高中部学生;全盲和低视力学生对四种基本语调情绪的识别不存在显著差异。 展开更多
关键词 视障学生 语调情绪 情绪识别 特征
融合声门波信号频谱特征的语音情感识别 预览
20
作者 李昊璇 师宏慧 乔晓艳 《测试技术学报》 2017年第1期8-16,共9页
为了提高语音情感识别的准确率,本文针对新的声门波信号频谱特征抛物线频谱参数(parabolic spectralparameter,PSP)和谐波丰富因子(harmonic richness factor,HRF)进行了研究,并将其应用到语音的情感识别中.提取6种不同情感(生气... 为了提高语音情感识别的准确率,本文针对新的声门波信号频谱特征抛物线频谱参数(parabolic spectralparameter,PSP)和谐波丰富因子(harmonic richness factor,HRF)进行了研究,并将其应用到语音的情感识别中.提取6种不同情感(生气、害怕、高兴、中性、悲伤和惊奇)语音信号的发音速率和短时能量、基音频率、前3个共振峰、12阶Mel频率倒谱系数(MFCC)的最大值、最小值、变化范围和平均值等常用特征构成一个特征矢量,并利用主成分分析方法降维;提取声门波信号的频谱特征PSP和HRF,并分析了PSP和HRF的情感表达能力;采用深度学习栈式自编码算法对只有常用特征以及融合了声门波信号频谱特征后的特征进行分类.结果表明:融合声门波信号频谱特征后识别率更高. 展开更多
关键词 声门波信号 抛物线频谱参数 谐波丰富因子 栈式自编码 语音情感识别
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