面向语音与面部表情信号的情感可视化方法

• 作者: 王健 韩志艳
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 语音信号 面部表情信号 情感可视化 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 嵌入式技术
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TN101
• 字数: 2973字
• 语种: 中文

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王健		44	130	7.0	9.0
2	韩志艳		15	107	6.0	10.0