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摘要:
由于单一特征的局限性,单一模态的情感识别研究往往由于含有的有效信息量较少或含有的噪声信息过多而导致识别结果与实际情况有着较大的差异.而不同类型的输入特征,相对于单一特征而言,包含着充分的、互补的情感信息.因此,本研究基于eNTERFACE数据库,提取了SIFT特征作为表情特征数据以及使用openSMILE工具包提取的1 582维声学及统计特征作为语音特征数据,分别运用支持向量机SVM和稀疏表示SR方法进行情感识别.最后采用决策层融合的方式,在该数据库上获得了比较好的效果.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于表情和语音的多模态情感识别研究
来源期刊 信息化研究 学科 工学
关键词 多模态 视频 语音 情感识别
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 48-50
页数 3页 分类号 TN912.3
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王蓓 134 1047 17.0 24.0
2 王晓兰 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多模态
视频
语音
情感识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息化研究
双月刊
1674-4888
32-1797/TP
大16开
江苏省南京市
28-251
1975
chi
出版文献量(篇)
4494
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11
总被引数(次)
24149
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