Speech emotion recognition based on statistical pitch model

A modified Parzen-window method, which keep high resolution in low frequencies and keep smoothness in high frequencies, is proposed to obtain statistical model. Then, a gender classification method utilizing the statistical model is proposed, which have a 98% accuracy of gender classification while long sentence is dealt with. By separation the male voice and female voice, the mean and standard deviation of speech training samples with different emotion are used to create the corresponding emotion models. Then the Bhattacharyya distance between the test sample and statistical models of pitch, are utilized for emotion recognition in speech. The normalization of pitch for the male voice and female voice are also considered, in order to illustrate them into a uniform space. Finally, the speech emotion recognition experiment based on K Nearest Neighbor shows that, the correct rate of 81% is achieved, where it is only 73.85% if the traditional parameters are utilized.     

Detrended Fluctuation Analysis of the Human EEG during Listening to Emotional Music

A nonlinear method named detrended fluctuation analysis （DFA） was utilized to investigate the scaling behavior of the human electroencephalogram （EEG） in three emotional music conditions （fear, happiness, sadness） and a rest condition （eyes-closed）. The results showed that the EEG exhibited scaling behavior in two regions with two scaling exponents β1 and β2 which represented the complexity of higher and lower frequency activity besides α band respectively. As the emotional intensity decreased the value of β1 increased and the value of β2 decreased. The change of β1 was weakly correlated with the ＇approach-withdrawal＇ model of emotion and both of fear and sad music made certain differences compared with the eyes-closed rest condition. The study shows that music is a powerful elicitor of emotion and that using nonlinear method can potentially contribute to the investigation of emotion.     

情绪对健康的影响及其生理机制

不良情绪直接影响人体心理健康，并可通过一系列中介机制影响人体生理健康。情绪对健康的影响是通过一系列复杂的中枢，外周神经，体液调节实现的。     

基于深度学习的基金客服情绪安抚算法

构建基金智能客服情绪安抚算法,增加人性化设计以有效提升客户使用体验。由基于OCC模型的情绪粗粒度分类得到有负面情感的文本信息,对该文本信息进行相关处理,而后基于SVM模型进行情绪细粒度分类,得到文本的负面情绪类别并在囊括专业知识和情绪应答的基金领域知识库中匹配答案和情绪应答语句,将查询结果展示给客户。     

你的个性有哪些黑暗面?

正奥斯卡金像奖颁奖典礼正在进行,主持人宣布了最佳女主角名字,但获奖女演员上台领奖时却发生了一件尴尬的事情,你认为是什么呢?A.不小心当众跌倒B.礼服不小心撕破C.另外一个人冲上来领奖D.到台上才发现自己听错了结果分析:选A:你太任性了我行我素一直是你性格上的致命伤,你在做人做事上太过任意妄为,常常因为欠考虑而让事情频出状况。粗心大意的你通常太在意自己的感觉,因而忽略了别人的想法,因此常常得罪人,不知不觉让人对你敬而远之。尊重他     

用声音来纪实——从「舌尖上的中国第二季」的声音创作谈起

正引言:为何关注纪录片的声音?近日,《舌尖上的中国》Ⅱ又掀起了一股纪录片收视的热潮。《舌尖》系列的风靡,不仅在于食物的画面和制作手法令人垂涎欲滴,还在于通过对普通人和食物情感之间的关系描述,达到一种人文气质上的升华。《舌尖上的中国》的热播不仅勾起了人们对美食纪录片的热捧,也对以纪实手段进行表达的节目(纪录片、真人秀等)有了进一步的认识。纪实作为纪录片的重要特征,相较于纪录片的画面呈现,纪实类作品的声音制作(包括同期声、音乐、音效)在纪录片的主题表达方面起着更重要的作用。声音作为视听艺术的一部分,不仅能带给观众真实的感受,更能在控制节奏、表达情绪     

基于投资者情绪的市场均值-方差关系研究

本文应用带有GARCH效应的门限模型,研究了投资者情绪对市场均值-方差关系的影响。实证结果表明,市场均值-方差关系受投资者情绪的影响存在一个转变机制。当市场情绪落入低迷期,均值-方差的关系负相关;当投资者情绪进入到复苏期或高涨期时,两者关系是显著正相关,而且当期情绪的这种作用还会影响到下期的市场。同时发现股市政策性变化会引起情绪波动。     

基于信号和OCC表示的情感模型研究

情感模型的建立可以使计算机具备基本的情感识别和表达能力,在和谐人机交互方面有着广泛的应用.借助于Picard教授关于情感计算的理论,将线性系统理论和数字信号处理方法应用到情感信号与系统建模上,用信号很好地表示了人类的内在情感和情绪,并通过MATLAB仿真实验分析证明了模型的正确性.最后结合情感的高层次认知推理机制,将情感模型应用到情感虚拟人当中,形象地实现了情感对人脸表情变化的控制.     

儿童情绪监测与情感电生理参数采集系统的研究

针对儿童情绪监测与情感识别的需要,设计了一套便携式儿童情感电生理参数采集系统,主要包括人体心电和体温信息的获取与处理.采集的数据通过蓝牙模块传输到计算机,计算机实时地处理数据并把信息展现给分析者.介绍了便携式儿童情感电生理参数采集系统的设计方案以及利用情感电生理参数监测与判别儿童情感的方法.     

你能安全空穿越热带雨林吗？

凭着这一路积累的知识。贝卡和乐天蚁成功地穿越了知识迷宫,见到了传说中的土著。他们告诉两只蚂蚁。要想在热带雨林中探险和生活。必须通过“初级探险者测试”,否则。一旦遇到危险的情况。比如迷路或遭到毒蛇袭击。就很容易受伤甚至丧命。贝卡和乐天蚁听了,剐刚稍稍平息的紧张情绪又来袭了,为了带着“全蚁之身”离开热带雨林,他们很认真地接受了考验。