1、一种儿童语音情感识别方法,包括训练语音库建立、分类器训练和情感识别,其特征在于,所述分类器训练包括以下步骤: (S10)提取儿童语音情感特征,该步骤包括: 前端处理:对模拟语音信号进行包括采样和去噪等基本信号处理在内的预处理;之后对经过预处理的情感语句做HHT变换,获得情感语音的Hilbert谱; 根据HHT变换和所述情感语音的Hilbert谱进行以下特征提取:音强特征提取、语调特征提取、音色特征提取和节奏特征提取,获得情感特征; (S20)对提取到的情感特征进行降维,获得不同情感空间的四元特征; (S30)四元特征情感转换计算,对训练语音库样本集都做上述计算,得到一系列的自然情感状态的四元特征在情感空间i上的投影,从而构成情感特征投影集; (S40)用所述情感特征投影集中的数据进行SVM/HMM混合系统分类训练。
在全国语言文字工作会议期间,由于“拼音化方向”在政策上的变化,代表们对于“拼音化方向”问题进行了热烈的讨论。当时的国家语言文字工作委员会副主任陈章太在《全国语言文字工作会议的总结发言》中特别对于“拼音化方向”作了如下的说明:“关于拼音化方向问题,代表们在讨论中有两种不同的意见,这也反映了社会上对这个问题的不同认识。比较多的同志赞成工作报告不提这个问题,认为这符合中央倡导的实事求是、注重务实的精神,容易收到实效,有利于新时期语言文字工作的开展,同时也有利于推动文字改革工作。另外一些同志则认为报告中的有关表述,虽然是现实的,可行的,但总觉得对拼音化方向不加以正面表述,是一种后退,调子低了,可能对今后工作开展不利。我们对这两种意见进行了认真的严肃的考虑、研究,仍然认为工作报告中的表述是符合实际的,是积极而又稳妥的,是前进而不是后退的。实际上我们在会前关于这个问题倾听过社会上的意见和专家的意见,也倾听过许多负责同志的意见。我们相信现在这样的表述,将会得到国内外更加广泛的赞同和支持,将能团结更多的人来做好新时期的语言文字工作,并且更好地完成过去还没有完成的文字改革任务,从而更有效地为我国的现代化建设服务。这里我们向同志们作个说明,刘导生同志的工作报告中关于这个问题的提法,国家语委是事先请示过中央和国务院的领导同志的。大会期间同志们对这个问题的不同意见,我们也报告了党中央和国务院。昨天下午,国家语委接到了党中央和国务院对这个问题的批示,同意刘导生同志工作报告中对这个问题的表述。希望同志们能很好理解。当然,对这个问题有不同的认识,这是正常的,也是可以讨论的,但希望这种讨论不要影响集中力量做好我们当前要做的主要工作。”这样,就把当时我国政府的政策变化的背景说得更清楚了。
在全国语言文字工作会议期间,由于“拼音化方向”在政策上的变化,代表们对于“拼音化方向”问题进行了热烈的讨论。当时的国家语言文字工作委员会副主任陈章太在《全国语言文字工作会议的总结发言》中特别对于“拼音化方向”作了如下的说明:“关于拼音化方向问题,代表们在讨论中有两种不同的意见,这也反映了社会上对这个问题的不同认识。比较多的同志赞成工作报告不提这个问题,认为这符合中央倡导的实事求是、注重务实的精神,容易收到实效,有利于新时期语言文字工作的开展,同时也有利于推动文字改革工作。另外一些同志则认为报告中的有关表述,虽然是现实的,可行的,但总觉得对拼音化方向不加以正面表述,是一种后退,调子低了,可能对今后工作开展不利。我们对这两种意见进行了认真的严肃的考虑、研究,仍然认为工作报告中的表述是符合实际的,是积极而又稳妥的,是前进而不是后退的。实际上我们在会前关于这个问题倾听过社会上的意见和专家的意见,也倾听过许多负责同志的意见。我们相信现在这样的表述,将会得到国内外更加广泛的赞同和支持,将能团结更多的人来做好新时期的语言文字工作,并且更好地完成过去还没有完成的文字改革任务,从而更有效地为我国的现代化建设服务。这里我们向同志们作个说明,刘导生同志的工作报告中关于这个问题的提法,国家语委是事先请示过中央和国务院的领导同志的。大会期间同志们对这个问题的不同意见,我们也报告了党中央和国务院。昨天下午,国家语委接到了党中央和国务院对这个问题的批示,同意刘导生同志工作报告中对这个问题的表述。希望同志们能很好理解。当然,对这个问题有不同的认识,这是正常的,也是可以讨论的,但希望这种讨论不要影响集中力量做好我们当前要做的主要工作。”这样,就把当时我国政府的政策变化的背景说得更清楚了。
1、一种儿童语音情感识别方法,包括训练语音库建立、分类器训练和情感识别,其特征在于,所述分类器训练包括以下步骤: (S10)提取儿童语音情感特征,该步骤包括: 前端处理:对模拟语音信号进行包括采样和去噪等基本信号处理在内的预处理;之后对经过预处理的情感语句做HHT变换,获得情感语音的Hilbert谱; 根据HHT变换和所述情感语音的Hilbert谱进行以下特征提取:音强特征提取、语调特征提取、音色特征提取和节奏特征提取,获得情感特征; (S20)对提取到的情感特征进行降维,获得不同情感空间的四元特征; (S30)四元特征情感转换计算,对训练语音库样本集都做上述计算,得到一系列的自然情感状态的四元特征在情感空间i上的投影,从而构成情感特征投影集; (S40)用所述情感特征投影集中的数据进行SVM/HMM混合系统分类训练。

第二,不同类型的设备产品需求是不一样的。举个例子,儿童手表更多是孩子自己主动调用,但是对于故事机,更多地是家长把它拿过来按键,调出他想给孩子放的歌曲。正是因为有不同的产品差异,必须面向场景做非常精细化的运营才有可能实现更好的体验。我有一个印象深刻的例子,一个家长在后台跟我反馈了一个信息,他在APP里面看到孩子问巴迪龙,说爸爸妈妈离婚了我该怎么办,这个家长刚刚经历了家庭变动,通过这样的问题家长意识到了自己没有顾及孩子的感受,他开始反思自己对孩子的培养。原来我做的这样一个小功能,竟然给了家长这样一个机会,发现他和孩子之间沟通上的不足。另外一点,有一些场景我们做得还不够,我们针对孩子生活场景可以更精细化地运营,把孩子的家庭变故、家庭矛盾包括学习被老师批评等等场景全部做到,从投入产出的角度来说这些场景可能是孩子非常低频的场景,但是这些低频的场景只要涵盖到了,可以给孩子非常大的帮助。这个投入仍然是值得的。
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