49、意大利视听情感数据库与虚拟世界中的口语对话系统

意大利视听情感数据库与虚拟世界中的口语对话系统

1 意大利视听情感数据库

1.1 情感信息通道

在情感信息的传递中,若仅依赖视觉或听觉某一通道来识别情感状态,会导致可利用特征量减少,还会使受试者的感知产生混淆。根据现有数据,更受青睐的通道似乎取决于所考察的情感状态。

1.2 评估结果

相关评估结果通过图展示,图 7 呈现了在收集的刺激上获得的评估结果,显示了每个情感标签在三种提议的实验条件下,受试者之间的总一致百分比。图 8 则展示了根据演员性别划分的受试者一致百分比。数据表明,总体而言,在识别男性或女性所表现的情感表达时,不存在性别差异,但女性的面部似乎更能编码快乐的视觉情感线索,女性的声音更能编码讽刺和悲伤的听觉情感线索。

1.3 数据库概况

现有的刺激与另一数据库中的刺激共同构成了一个包含 648 个刺激(216 个音频、216 个视频和 216 个视听组合)的大型数据库,这是意大利语的首个情感数据。该数据库的音频刺激已成功用于测试一种新的与说话者无关的情感语音表达分类方法。此数据库预计对开发用于识别语音和面部情感表达的新算法,以及进行跨文化的人类情感解码程序比较具有重要作用。目前正在进行美国和意大利受试者对该数据库解码程序的比较。

2 虚拟世界中的口语对话系统

2.1 系统概述

口语对话系统旨在让普通用户以自然的方式使用语音与复杂的计算机应用程序进行交互。它涵盖从问答系统到对话系统等多种类型,其目标是与用户建立自然的对话。近年来,随着虚拟现实应用的普及,口语对话系统受到了广泛关注。借助语音识别、语言理解和语音合成等技术的进步,研究催生

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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