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情感维度下的深度情感关联模型
被引量:
8
1
作者
孙颖
吕慧芬
+1 位作者
张雪英
马江河
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期24-30,共7页
鉴于现有的情感模型只是从空间上对情感状态进行划分,忽略了情感之间的相互作用问题,建立了一种将多层限制玻尔兹曼机和情感关联认知网络相结合的深度情感关联模型。该模型将多层限制玻尔兹曼机训练得到的权值作为关联认知网络输入输出...
鉴于现有的情感模型只是从空间上对情感状态进行划分,忽略了情感之间的相互作用问题,建立了一种将多层限制玻尔兹曼机和情感关联认知网络相结合的深度情感关联模型。该模型将多层限制玻尔兹曼机训练得到的权值作为关联认知网络输入输出之间的权值,以三维情感模型中情感空间距离的倒数作为情感类别之间的关联度,通过训练关联认知网络得到最终的情感分类结果。选用TYUT1.0和CASIA情感语音库中的“高兴”“生气”和“中性”三种基本情感作为数据来源,分别采用深度信念网络和深度情感关联模型进行实验对比。实验结果显示,所构建的深度情感关联模型比深度信念网络的平均识别率最高高出6.06%,该模型得到了较好的识别结果。结果表明,深度情感关联模型在语音情感识别上有较强的优越性和普适性,可以很好地反映情感之间的相互作用。
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关键词
限制玻尔兹曼机
关联
认知网络
深度情感关联模型
情感
识别
下载PDF
职称材料
PAD维度下的深度情感关联模型研究
2
作者
孙颖
马浩杰
张雪英
《电子设计工程》
2022年第7期47-52,共6页
人类的情感不是相互独立的,而是以系统的方式相互关联。为此,提出用PAD情感维度预测值作为关联认知网络的权值,构建深度情感关联模型。以TYUT2.0情感语音数据库和柏林德语情感语料库的“悲伤”、“愤怒”及“高兴”三类情感语句为基础...
人类的情感不是相互独立的,而是以系统的方式相互关联。为此,提出用PAD情感维度预测值作为关联认知网络的权值,构建深度情感关联模型。以TYUT2.0情感语音数据库和柏林德语情感语料库的“悲伤”、“愤怒”及“高兴”三类情感语句为基础提取情感特征;通过PAD情感维度预测模型得到各情感的PAD预测值,并用各类情感预测值的均值计算关联认知网络(ICN)情感间的权值;用遗传算法(GA)优化深度情感关联模型超参数;根据是否使用预测值作为权值以及是否使用遗传算法设置四组实验方案进行对比实验。实验结果表明,对比未使用PAD预测值及遗传算法的方案,仅使用PAD预测值的方案识别率提高4.26%,仅使用遗传算法的方案提高6.39%,同时使用PAD预测值和遗传算法的方案识别率提高8.51%;数据显示,使用PAD预测值且优化参数的深度情感关联模型具有较好的识别性能。
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关键词
PAD
情感
维度预测值
深度情感关联模型
关联
认知网络
遗传算法
下载PDF
职称材料
题名
情感维度下的深度情感关联模型
被引量:
8
1
作者
孙颖
吕慧芬
张雪英
马江河
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期24-30,共7页
基金
国家自然科学基金(61371193)
文摘
鉴于现有的情感模型只是从空间上对情感状态进行划分,忽略了情感之间的相互作用问题,建立了一种将多层限制玻尔兹曼机和情感关联认知网络相结合的深度情感关联模型。该模型将多层限制玻尔兹曼机训练得到的权值作为关联认知网络输入输出之间的权值,以三维情感模型中情感空间距离的倒数作为情感类别之间的关联度,通过训练关联认知网络得到最终的情感分类结果。选用TYUT1.0和CASIA情感语音库中的“高兴”“生气”和“中性”三种基本情感作为数据来源,分别采用深度信念网络和深度情感关联模型进行实验对比。实验结果显示,所构建的深度情感关联模型比深度信念网络的平均识别率最高高出6.06%,该模型得到了较好的识别结果。结果表明,深度情感关联模型在语音情感识别上有较强的优越性和普适性,可以很好地反映情感之间的相互作用。
关键词
限制玻尔兹曼机
关联
认知网络
深度情感关联模型
情感
识别
Keywords
restricted Boltzmann machine
interactive cognitive network
deep affective interaction model
emotion recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
PAD维度下的深度情感关联模型研究
2
作者
孙颖
马浩杰
张雪英
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《电子设计工程》
2022年第7期47-52,共6页
基金
山西省自然科学基金面上项目(201901D111096)。
文摘
人类的情感不是相互独立的,而是以系统的方式相互关联。为此,提出用PAD情感维度预测值作为关联认知网络的权值,构建深度情感关联模型。以TYUT2.0情感语音数据库和柏林德语情感语料库的“悲伤”、“愤怒”及“高兴”三类情感语句为基础提取情感特征;通过PAD情感维度预测模型得到各情感的PAD预测值,并用各类情感预测值的均值计算关联认知网络(ICN)情感间的权值;用遗传算法(GA)优化深度情感关联模型超参数;根据是否使用预测值作为权值以及是否使用遗传算法设置四组实验方案进行对比实验。实验结果表明,对比未使用PAD预测值及遗传算法的方案,仅使用PAD预测值的方案识别率提高4.26%,仅使用遗传算法的方案提高6.39%,同时使用PAD预测值和遗传算法的方案识别率提高8.51%;数据显示,使用PAD预测值且优化参数的深度情感关联模型具有较好的识别性能。
关键词
PAD
情感
维度预测值
深度情感关联模型
关联
认知网络
遗传算法
Keywords
PAD affective dimension predictive value
deep affective association model
InteractiveCognitive Network
Genetic Algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
情感维度下的深度情感关联模型
孙颖
吕慧芬
张雪英
马江河
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
下载PDF
职称材料
2
PAD维度下的深度情感关联模型研究
孙颖
马浩杰
张雪英
《电子设计工程》
2022
0
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职称材料
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