面向语音与面部表情信号的情感可视化方法


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为了提高情感可视化的鲁棒性,该文提出了一种面向语音与面部表情信号的情感可视化方法。首先对获取的情感信号进行特征提取,并将其作为神经网络的输入,神经网络的输出即为相应的图案信息,然后通过图像生成模块生成可视化图像,实现对中性、高兴、愤怒、惊奇、悲伤和恐惧六种人类基本情感的可视化。该方法通过组合不同模式的情感特征进入一幅图像中,为人们创造了情感的可读模式,可以直观地展示情感的分类结果。仿真实验结果表明,仅通过语音信号进行可视化的平均正确率是78.0%,而通过该文方法的平均正确率是91.8%,具有良好的鲁棒性和易懂性。

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2021-01-28
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2016-06-17简单介绍常用的一些信息可视化的方法及分类。
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2009-10-22Visual C++面向对象与可视化程序设计习题解析与编程实例(第2版)部分习题源代码
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数据可视化与基于情感分析的人工智能
2020-08-27基于Python形成的数据可视化分析,可以从顾客的评论中观察出顾客的产品需求,包含代码。本文主要基于电商平台的顾客评价来实现对于顾客的情感分析,利用文本自动识别系统将顾客的评论变为可视化,从而有助于商
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