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141.
基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。 相似文献
142.
刘海英 《西北师范大学学报(自然科学版)》2022,(4):128-134
通过相关理论梳理,基于结构方程模型建构,从旅游者视角出发,探讨生活方式与感知价值维度对非遗旅游纪念品购买行为意向的直接和间接影响,并将非遗保护开发态度引入研究模型,验证其调节中介作用.对500名旅游者进行问卷调查,结果表明,生活方式显著正向影响非遗旅游纪念品购买行为意向;生活方式显著正向影响功能价值、情感价值、关系支持价值和教育价值等4个感知价值维度;功能价值、情感价值、关系支持价值和教育价值等4个感知价值维度显著正向影响非遗旅游纪念品购买行为意向,即4个感知价值维度在生活方式与非遗旅游纪念品购买行为意向之间起到中介作用;非遗保护开发态度在功能价值与非遗旅游纪念品购买行为意向、关系支持价值与非遗旅游纪念品购买行为意向之间起到调节作用,且调节了功能价值、关系支持价值在生活方式与非遗旅游纪念品购买行为意向之间的中介作用. 相似文献
143.
"情感"经常被用于表达建筑、表达空间,说明由于社会的进步,时代的发展,人们关注更多的是自己所生存空间的舒适程度,这种舒适程度要求设计师在设计过程中不仅要考虑最基本的设计因素,而且要考虑人们的情感因素,考虑人们的心理接受,其设计原则必须满足人体尺度和人文尺度两大方面,以满足人类发展的需要. 相似文献
144.
145.
采用积极情感量表、亲子沟通量表和学业自我效能感量表对545名初三、高三学生进行问卷调查。结果发现:与感知父母教育期望等于自我教育期望组比,当感知父母教育期望低于自我教育期望时,可通过学业自我效能感的独立中介作用正向预测学生的积极情感,效应量为44.28%;与感知父母教育期望等于自我教育期望组比,当感知父母教育期望高于自我教育期望时,可通过亲子沟通的独立中介作用、学业自我效能感的独立中介作用以及亲子沟通和学业自我效能感的链式中介作用负向预测学生的积极情感,效应量分别为34.72%、61.80%及10.42%。结论:亲子间教育期望差异可通过亲子沟通、学业自我效能感的中介作用影响临考学生的积极情感,且差异的方向对于亲子间教育期望差异是增加还是减少其积极情感具有关键性作用。 相似文献
146.
基于PSRT的大连豆粕期货价格的混沌判据 总被引:2,自引:0,他引:2
通过相空间重构技术,对大连豆粕期货价格增长率的时间序列分别进行相空间重构,应用Wolf方法得出最大的Lyapunov指数,从而给出系统混沌存在的证据;利用关联函数求出关联维度和Kolmogorov熵,从而给出对系统的混沌程度的估计和对大连豆粕期货价格进行有效性预测的时间尺度. 相似文献
147.
针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。 相似文献
148.
《南京工程学院学报(自然科学版)》2021,19(1)
针对申请国家基金项目的师生人数逐年增加的现象,为了更好地帮助申请人员根据专家反馈意见分析其能否申请成功,设计了一个基于Java的评语分析系统.系统为B/S架构,以Java语言为开发语言,前端使用React框架,后端使用SSM框架;用NLP工具包训练文本分类和情感分析模型,然后对专家评语进行分类及打分;通过由web端导入反馈意见的Excel文件来对系统功能的有效性进行验证.测试结果表明本系统可较为精确地预测申报者的项目能否申请成功. 相似文献
149.
基于文本挖掘技术对电影评论进行深层数据分析.爬取电影网站短评,利用TF-IDF进行高频词可视化,对评论进行情感倾向分析.利用贝叶斯分类器将电影短评分为好评集和差评集,得出好评与差评集的主题词概率,找出影评大数据背后隐含的深层信息. 相似文献
150.
针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。 相似文献