广电全媒体环境下的情绪建模与语音情感合成技术研究

本文旨在设计一种有效的情绪建模方法,并将其应用于语音情感合成系统,以提升合成语音的情感表现力和流畅度。同时,重点研究分析了语音情感合成的现状和挑战,提出了一种综合的情绪建模框架,结合深度学习、强化学习和其他机器学习技术,通过实验证实了模型的有效性,并探讨了未来研究方向。

基于自定义空间和OCC模型的情绪建模研究

人类不仅具有逻辑推理的能力,而且具有情感控制、表达的能力。通常使用计算机对人类的能力进行模拟,在人工智能赋予计算机逻辑推理能力之后,如何赋予计算机情绪成为一个重要的研究问题。该文就是以人工心理和基本的情绪理论为基础,在三维情绪空间中将个性和OCC模型相结合,建立了一个情绪模型。并将此模型作为情感核心,尝试实现了一个虚拟软件人。这个情感虚拟软件人不仅具有学习、记忆能力,而且具有情感交互能力。

面向突发事件的社会情绪稳定性建模方法研究

社会情绪系统存在耗散结构,可以用"信息熵"来表示其稳定程度。针对社会情绪建模的难点和特点,提出了综合自上而下的系统动力学模型和自下而上的元胞自动机模型的社会情绪建模方法。首先从宏观上运用系统动力学方法对社会情绪的宏观孕育要素进行分析;再次从微观上通过系统动力学构建个体情绪的动力机制;然后嵌入元胞自动机模型模拟"情绪熵"的动态传播过程,实现了群体和个体两个层面的衔接,从而将社会情绪稳定性通过模型的形式进行有效表达。