教師情感作為教師專業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),深刻影響著教師的自我認(rèn)知、課堂教學(xué)效果和學(xué)生學(xué)習(xí)效果,語(yǔ)音情感識(shí)別是實(shí)現(xiàn)和諧自然人機(jī)交互的重要途徑。本文將語(yǔ)音情感識(shí)別應(yīng)用到傳統(tǒng)課堂,分析教師的話語(yǔ)情緒,及時(shí)幫助教師調(diào)整課堂狀態(tài),促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展。本文針對(duì)離散情感語(yǔ)料庫(kù)包含的情感種類單一,無(wú)法滿足人們對(duì)復(fù)雜情感的需求,與傳統(tǒng)課堂環(huán)境不相匹配這一問(wèn)題,主要在維度情感語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行特征提取、特征選擇、特征融合、情感識(shí)別等工作,最終得到教師情感愉悅度變化曲線,給教師提供參考。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:首先,采用opensmile不同特征集提取CASIA離散語(yǔ)料庫(kù)和TAL維度語(yǔ)料庫(kù)情感特征,使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行識(shí)別,與傳統(tǒng)方法提取的5類特征對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了 opensmile提取情感特征的有效性。其次,針對(duì)TAL維度語(yǔ)料庫(kù),使用opensmile不同特征集提取了全局特征和時(shí)序特征,并提出了一種基于全連接網(wǎng)絡(luò)(FC)和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)分別對(duì)兩類特征進(jìn)行選擇的方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,特征集IS10+IS13的組合全局特征效果較好,特征集IS10lld+IS13lld的組合時(shí)序特征效果較好。再次,針對(duì)全局特征和時(shí)序特征,提出了一種基于相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CorrNet)融合特征的方法,以減少全局特征和時(shí)序特征之間的相關(guān)性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用基于CorrNet的融合特征,可以得到更好的預(yù)測(cè)效果。最后,在上述研究的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一套適用于傳統(tǒng)課堂環(huán)境中分析教師話語(yǔ)情感的具體模型,通過(guò)小樣本測(cè)試,表明了該模型可有效分析課堂教師的話語(yǔ)情感。
【學(xué)位單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G434;TN912.34;TP18
【部分圖文】：

很大程度上化解了離散情感狀態(tài)的模糊性問(wèn)題，因而可以滿足人們對(duì)自發(fā)情感的描逡逑述需求。維度方式量化情感狀態(tài)的理論有很多，常用的有二維的喚醒度－效價(jià)空間理逡逑論（Ａｒｏｕｓａｌ－Ｖａｌｅｎｃｅ邋ｓｐａｃｅ）（圖２．１所示）、三維的激勵(lì)－評(píng)估－控制空間理論逡逑（Ｖａｌｅｎｃｅ－Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ－Ｄｏｍｉｎａｎｃｅ邋ｓｐａｃｅ）和愉悅度？激活度－優(yōu)勢(shì)度空間理論（Ｐｌｅａｓｕｒｅ－逡逑Ａｒｏｕｓａｌ－Ｄｏｍｉｎａｎｃｅ邋ｓｐａｃｅ，邋簡(jiǎn)稱邋ＰＡＤ邋模型邋）。逡逑９逡逑

到分類間隔Ｍ＝＾。當(dāng)丨｜ｗ｜｜取得最小值時(shí)，才能使得分類間隔取得最的求解，將求丨ｋ｜｜的最小值轉(zhuǎn)換為求丨｜ｗ｜｜２最小值，所以目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)噴去邋｜｜ｗｆ兄（ｗｒｊｃ，邋＋邋辦）＞邋＋１式通過(guò)拉格朗日轉(zhuǎn)換及ＫＫＴ條件，經(jīng)過(guò)一系列換算最終得到最優(yōu)２１逡逑

化（ａｖｅｒａｇｅ邋ｐｏｏｌｉｎｇ）和最大池化（ｍａｘ邋ｐｏｏｌｉｎｇ）。逡逑一維卷積（ｃｏｎｖｌｄ）的過(guò)程是卷積核只在一個(gè)方向上進(jìn)行滑窗操作，即在ｗｉｄｔｈ逡逑方向或ｈｅｉｇｈｔ方向上進(jìn)行加權(quán)求和。一維卷積網(wǎng)絡(luò)的卷積和池化過(guò)程如圖４．４所示。逡逑ｋ個(gè)卷積核逡逑邐邐Ｉ邐邐逡逑￥７］邐ｆｓＴｆｌ邐ｐ逡逑ｋｅｒｎｅｌ邋ｓｉｚｅ＝２邐邐邋ｉ邐邐邋ｉ—逡逑＿邐＠逡逑ｂ２邐ｂ？逡逑＇ｒｒｉｍｍｆＴ］ｉ＾＾邋，邐＾＾＾邐ｒＨ３邋…Ｈ邋ｐ。二逡逑ｒｎＨＨＨ邋＾ｆｌｘＴｉｎＳ邐＾Ｐ00ｌ＿ｓｉｚｅ＝２邐（Ｉｘｋ）邋ｆｅａｔｕｒｅ邋ｍａｐ逡逑ｅ邋ｆ邋ｇ邋ｈ邐Ｌ＿Ｊ＿Ｊ邋？邋？邋？邋邐１逡逑１邐｜邐１＾邐．邐⑵邐（ｋ）邐ｎ邋ｉ邋Ｊ邐Ｋ邋個(gè)逡逑ｉ邋ｉ邋ｋ邋１邋Ｉ邋—邐）邋ｙｉ邋ｙｉ邐ｙ；邋ｐｏｏｌｉｎｇｌｄ邋，邐１邐、逡逑邐ＩＩ邐＼—ｊ＼邐邋ｃｏｎｖｌｄ邐Ｖ邐ａｖｅｒａｇｅ逡逑ｉｎｐｕｔ邐（２ｘｋ）邋ｆｅａｔｕｒｅ邋ｍａｐ邐｜邋Ａｉ邋丨丨邋Ａ２邋丨？？？邋｜邋Ａｋ邋丨邋ｐ00ｌｉｎｇ逡逑（ｌｘｋ）邋ｆｅａｔｕｒｅ邋ｍａｐ逡逑圖４．４邐一維卷積和池化過(guò)程逡逑首先輸入數(shù)據(jù)ｉｎｐｕｔ仍然是為（３邋ｘ邋４）的矩陣，卷積核大�。耄澹恚澹欤撸螅椋冢鍨椋玻村义纤母撸ǎ瑁澹椋纾瑁簦椋�，ｓｔｒｉｄｅ為１，卷積核個(gè)數(shù)為ｋ。ｃｏｎｖｌｄ滑窗操作實(shí)際上是一個(gè)以逡逑ｋｅｍｅｌ＿ｓｉｚｅ為高，輸入數(shù)據(jù)維度為寬的卷積核向ｈｅｉｇｈｔ方向加權(quán)求和的過(guò)程，如圖，逡逑當(dāng)輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)第一個(gè)卷積核的滑窗操作后轉(zhuǎn)變成了一個(gè)（２邋Ｘ邋１）的列向量

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 李勇帆;李里程;;情感計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中的應(yīng)用:功能、研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵問(wèn)題[J];現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究;2013年02期

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本文編號(hào)：2809651