摘要
本发明提供了一种基于情绪向量的复杂情绪表示和感知方法,该方法利用情绪向量表示包含两种或两种以上情绪的复杂情绪,情绪向量由多个对应人类情绪的元情绪元素组成,每个元素的值代表元情绪的强度,对于情绪向量的感知,本通过基于迭代自学习的元情绪检测算法(ISL‑MED)以提高感知到的情绪与实际情绪的逼近程度。本发明利用元情绪检查的置信度分数来近似表示元情绪的强度,通过设计多个元情绪检测器来检测语音中的复杂情绪,将检测结果组合成一个情绪向量来表示感知到的情绪结果,情绪感知结果的评估基于标注情绪向量与感知情绪向量之间的距离或损失度量,能够更准确地描述实际语音情绪。
技术关键词
情绪检测器
样本
语音
人机
标签
模块
人类情绪
数据选择器
元素
训练集
强度
学习算法
网络架构
度量
阶段
定义
过滤器
决策
基准
系统为您推荐了相关专利信息
轴承构件
内齿齿轮
齿轮装置
机器人机械手臂
关节装置
蓄电池
参数
车辆电池
神经网络模型
电池剩余容量
文本
书签标记方法
多模态辅助
潜在语义分析
信号