论文研究基于LPMCC的语音情感识别研究 .pdf

基于Android平台智能语音服务的研究，孙鹏飞，黄小军，随着移动互联网的发展，人们对移动对于移动通信终端的要求越来越高，智能、方便、快捷是人们普遍的追求。Android手机凭其操作系统��

语音识别中最小音素错误特征训练的研究，万龙静，刘刚，由于传统的最大似然训练准则的局限性，区分性训练的研究逐渐成为当前语音识别领域的一个热点，它已经被应用到实际中并且取得了较

如何处理海量语音数据是语音识别应用的一个重要问题，采用并行化计算取代传统的单机处理，如果并行调度控制不当，最终合并的结果在合并顺序上就会出现错误，并且数据切分不合理还会造成语义连贯性的丢失导致准确率的

提出了一个改进的三特征流听视觉融合异步动态贝叶斯网络情感模型（VVA_AsyDBN），采用面部几何特征（GF）和面部主动外观模型特征（AAM）作为两个视觉输入流，语音Mel倒谱特征（MFCC）作为听觉

综述了基于语音识别的汉语发音教学系统，论述了该系统的思想框架及目前的研究进展，对其中的关键技术与原理进行了详细讨论，并就汉语发音教学系统提出了一些思路和想法。

针对在微博情感分析中没有有效地构造情感词典的方法问题,提出基于《同义词词林》和微博检索系统的情感词典的构造方法。利用《同义词词林》对4部基础情感词典进行扩展形成一部情感词典,利用点互信息(PMI)公式

提出了一种将个性、情感、情绪分层表示的思想，并且利用贝叶斯网络进行情感建模，通过虚拟人脸的面部表情来反映情绪的变化，旨在赋予机器类人的情感，达到更加真实和谐的人机交互。最后将此情感模型应用于情感虚拟人

情感倾向，就是人对人或事物的看法，即主观色彩，通常分为褒贬、积极消极、好坏等方面。情感词语的情感倾向判别和权值赋予问题是文本倾向性分析研究中的基础，情感权值的研究在文本倾向性分析、舆情分析、文本分类等

针对图像情感语义识别中特征提取的问题,提出了一种加权值的图像特征融合算法,并应用于图像情感语义识别。该方法根据不同特征对情感语义的影响不同,在提取出颜色、纹理和形状特征后通过加权融合为新的特征输入量,

为了解决传统径向基（Radialbasisfunction，RBF）神经网络在语音识别任务中基函数中心值和半径随机初始化的问题，从人脑对语音感知的分层处理机理出发，提出利用大量无标签数据初始化网络参数