視聽(tīng)結(jié)合進(jìn)行持續(xù)的情感預(yù)測(cè)
阿斯隆理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與軟件工程系的研究人員致力于尋找合適的特征，并展示基于頭部和眼睛的線索在情緒預(yù)測(cè)上的有效性。
這個(gè)項(xiàng)目研究了基于頭部和眼睛的特征與語(yǔ)音的結(jié)合，用來(lái)進(jìn)行持續(xù)的情感預(yù)測(cè)。從這些模式中手工自動(dòng)產(chǎn)生和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特征將用于持續(xù)的情感預(yù)測(cè)。該工作采用的方法包括從視頻中收集LLDs（low level descriptors），然后根據(jù)提出的特征和特征組合輸入創(chuàng)建和評(píng)估BLSTM-RNN模型。作為特征工程過(guò)程的一部分，一些LLDs可以從基于頭部姿態(tài)、眼睛或視覺(jué)特征中獲取，而另一些LLD則根據(jù)原始數(shù)據(jù)測(cè)量的差異計(jì)算。
最近人們對(duì)人類情感的機(jī)器識(shí)別產(chǎn)生了濃厚的興趣。該方法采用開(kāi)源軟件對(duì)通信環(huán)境的視聽(tīng)效果進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，與單獨(dú)使用語(yǔ)音相比，語(yǔ)音和眼神的結(jié)合提高了3.5%的喚醒預(yù)測(cè)和19.5%的效價(jià)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
開(kāi)源
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
3930瀏覽量
45433 -
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
369瀏覽量
12679 -
機(jī)器識(shí)別
+關(guān)注
關(guān)注
1文章
14瀏覽量
2661
原文標(biāo)題：福利下載：電子技術(shù)全套資料，工程師必看！
文章出處：【微信號(hào)：zhenjingshe，微信公眾號(hào)：華爾街】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
蜂鳥(niǎo)E203簡(jiǎn)單分支預(yù)測(cè)的改進(jìn)
1.蜂鳥(niǎo)E203的原有分支預(yù)測(cè)
蜂鳥(niǎo)E203處理器為了能夠連續(xù)不斷的取指令，需要在每個(gè)時(shí)鐘周期都能生成一條待取的指令。因此，在取指令的階段，IFU單元模塊進(jìn)行了簡(jiǎn)單的譯碼處理，用以判別
發(fā)表于 10-24 07:45
提高條件分支指令預(yù)測(cè)正確率的方法
的所有組合過(guò)于浪費(fèi)，因此將指令地址的中部與全局歷史記錄進(jìn)行異或運(yùn)算，而當(dāng)指令地址的中部相同時(shí)，指令地址下部對(duì)應(yīng)的指令共用幾個(gè)PHT項(xiàng)，這樣兼顧了長(zhǎng)全局歷史表與PHT大小，改良了傳統(tǒng)分支歷史分支預(yù)測(cè)方法中
發(fā)表于 10-22 08:22
基于全局預(yù)測(cè)歷史的gshare分支預(yù)測(cè)器的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
是否被執(zhí)行以及它們的起跳地址。分支地址是指該條件分支指令的PC值。
下圖為GShare分支預(yù)測(cè)機(jī)制的原理流程圖。
當(dāng)處理器執(zhí)行到分支指令時(shí)，GShare預(yù)測(cè)模塊可以將分支歷史和分支地址結(jié)合起來(lái)，生成一
發(fā)表于 10-22 06:50
廣和通發(fā)布端側(cè)情感對(duì)話大模型FiboEmo-LLM
9月，廣和通正式發(fā)布自主研發(fā)的端側(cè)情感對(duì)話大模型FiboEmo-LLM。該模型專注于情感計(jì)算與自然語(yǔ)言交互融合，致力于為AI玩具、智能陪伴設(shè)備等終端場(chǎng)景提供“情感理解-情感響應(yīng)”一體化
「案例分享」盾華助力亦莊視聽(tīng)產(chǎn)業(yè)園：打造智慧園區(qū)管理新模式
「案例分享」盾華助力亦莊視聽(tīng)產(chǎn)業(yè)園：打造智慧園區(qū)管理新模式
慧明電子亮相2025新視聽(tīng)全國(guó)巡展?jié)险?/a>
近日，備受矚目的2025新視聽(tīng)全國(guó)巡展?jié)险驹隰斈苜F和洲際酒店順利舉行。本次展會(huì)吸引了幾十個(gè)專業(yè)視聽(tīng)品牌齊聚一堂，共同展示了最新的音視頻技術(shù)和產(chǎn)品，為山東地區(qū)的觀眾帶來(lái)了一場(chǎng)別開(kāi)生面的視聽(tīng)盛宴。
基于Raspberry Pi 5的情感機(jī)器人設(shè)計(jì)
Raspberry Pi 5相較于上一代搭載了更強(qiáng)的處理器和硬件性能，為情感機(jī)器人的開(kāi)發(fā)提供了前所未有的可能性。其支持多任務(wù)處理和實(shí)時(shí)計(jì)算，為語(yǔ)音交互和情感判斷提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。此外配合高性能的攝像頭模塊和傳感器，機(jī)器人能夠捕捉環(huán)境信息，真正做到 “知人知面” 。
使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)
使用BP（Backpropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)是一種常見(jiàn)且有效的方法。以下是一個(gè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)步驟和考慮因素： 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 收集數(shù)據(jù) ：
齊普光電誠(chéng)邀您相約西班牙視聽(tīng)展
歐洲頂級(jí)專業(yè)視聽(tīng)設(shè)備與信息系統(tǒng)集成技術(shù)展覽會(huì)Integrated Systems Europe(ISE 2025)，將于2025年2月4日-7日在西班牙·巴塞羅那會(huì)展中心盛大舉行。ISE展會(huì)是在歐洲
國(guó)星光電邀您相約視聽(tīng)行業(yè)盛會(huì)ISE 2025
2025年2月4日至7日，全球矚目的視聽(tīng)行業(yè)盛會(huì)ISE 2025將在西班牙巴塞羅那會(huì)議中心盛大開(kāi)幕。ISE是迄今為止在全球?qū)I(yè)視聽(tīng)領(lǐng)域規(guī)模最大、參與人數(shù)最多的展會(huì)，代表著視聽(tīng)技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域的高端
基于梯度下降算法的三元鋰電池循環(huán)壽命預(yù)測(cè)
摘要：隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)銷量的持續(xù)攀升，對(duì)于動(dòng)力電池循環(huán)壽命性能的評(píng)估及預(yù)測(cè)已成為行業(yè)內(nèi)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題之一。對(duì)某款三元鋰電池進(jìn)行了25℃及45℃下的長(zhǎng)周期循環(huán)壽命試驗(yàn)，將試驗(yàn)得到的循環(huán)壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行
索尼亮相2024北京國(guó)際視聽(tīng)大會(huì)
視聽(tīng)改變生活，文化引領(lǐng)未來(lái)。2024年12月12日至13日，由北京市廣播電視局、北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)管理委員會(huì)主辦的“2024北京國(guó)際視聽(tīng)大會(huì)”在北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)盛大舉行。今年大會(huì)主題“人工智能
熱烈慶祝千視電子榮膺工信部2024年度視聽(tīng)典型案例
為推動(dòng)視聽(tīng)電子產(chǎn)業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程，工業(yè)和信息化部于全國(guó)范疇內(nèi)開(kāi)展了2024年度視聽(tīng)系統(tǒng)典型案例的征集活動(dòng)。千視電子依托全I(xiàn)P化解決方案，在眾多參選者中脫穎而出，榮膺年度視聽(tīng)典型案例這一殊榮
如何使用RNN進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)
一種強(qiáng)大的替代方案，能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，并進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。 RNN的基本原理 RNN是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠處理序列數(shù)據(jù)。在RNN中，每個(gè)輸入序列的元素都會(huì)通過(guò)一個(gè)或多個(gè)循環(huán)層，這些循環(huán)層可以捕獲時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的
基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感分析方法
情感分析是自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)，旨在識(shí)別和提取文本中的主觀信息，如情感傾向、情感強(qiáng)度等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于LSTM（長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感分析方法因其
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論