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融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换
被引量：
2
1
作者
宋南
吴沛文
杨鸿武
《声学技术》
CSCD
北大核心
2018年第4期372-379,共8页
针对聋哑人与正常人之间存在的交流障碍问题,提出了一种融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换的方法。首先使用深度置信网络模型得到手势图像的特征信息,并通过深度神经网络模型得到人脸信息的表情特征。其次采用支持向量机对手势...
针对聋哑人与正常人之间存在的交流障碍问题,提出了一种融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换的方法。首先使用深度置信网络模型得到手势图像的特征信息,并通过深度神经网络模型得到人脸信息的表情特征。其次采用支持向量机对手势特征和人脸表情特征分别进行相应模型的训练及分类,根据识别出的手势信息和人脸表情信息分别获得手势文本及相应的情感标签。同时,利用普通话情感训练语料,采用说话人自适应训练方法,实现了一个基于隐Markov模型的情感语音合成系统。最后,利用识别获得的手势文本和情感标签,将手势及人脸表情转换为普通话或藏语的情感语音。客观评测表明,静态手势的识别率为92.8%,在扩充的Cohn-Kanade数据库和日本女性面部表情(Japanese Female Facial Expression,JAFFE)数据库上的人脸表情识别率为94.6%及80.3%。主观评测表明,转换获得的情感语音平均情感主观评定得分4.0分,利用三维情绪模型(Pleasure-Arousal-Dominance,PAD)分别评测人脸表情和合成的情感语音的PAD值,两者具有很高的相似度,表明合成的情感语音能够表达人脸表情的情感。
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关键词
手势识别
表情识别
深度神经网络
汉藏双语
情感
语
音合成
手
语
到
语
音转换
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职称材料
面向自然语言处理的大规模汉藏(藏汉)双语语料库构建技术研究
被引量：
18
2
作者
才让加
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2011年第6期157-161,共5页
双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步,需要对汉藏...
双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步,需要对汉藏双语文本的篇章级、段落级、句子级自动对齐技术进行研究,为开发和研究汉藏机器翻译奠定基础。主要研究汉藏双语语料库对齐、汉藏双语词典抽取、双语语料的收集、整理、存储以及检索等关键技术。最终研究结果是藏文编码的自动识别与转换技术,藏语语料库构建技术、汉藏双语词典抽取技术、汉藏平行语料库句子和词语对齐技术,并建立面向汉藏机器翻译的大规模汉藏双语对齐语料库。
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关键词
汉藏
机器翻译
汉藏双语
语
料库
编码
对齐技术
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职称材料
题名
融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换
被引量：
2
1
作者
宋南
吴沛文
杨鸿武
机构
西北师范大学物理与电子工程学院
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2018年第4期372-379,共8页
基金
国家自然科学基金(11664036
61263036
+1 种基金
61262055)
甘肃省高等学校科技创新团队项目(2017C-03)资助
文摘
针对聋哑人与正常人之间存在的交流障碍问题,提出了一种融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换的方法。首先使用深度置信网络模型得到手势图像的特征信息,并通过深度神经网络模型得到人脸信息的表情特征。其次采用支持向量机对手势特征和人脸表情特征分别进行相应模型的训练及分类,根据识别出的手势信息和人脸表情信息分别获得手势文本及相应的情感标签。同时,利用普通话情感训练语料,采用说话人自适应训练方法,实现了一个基于隐Markov模型的情感语音合成系统。最后,利用识别获得的手势文本和情感标签,将手势及人脸表情转换为普通话或藏语的情感语音。客观评测表明,静态手势的识别率为92.8%,在扩充的Cohn-Kanade数据库和日本女性面部表情(Japanese Female Facial Expression,JAFFE)数据库上的人脸表情识别率为94.6%及80.3%。主观评测表明,转换获得的情感语音平均情感主观评定得分4.0分,利用三维情绪模型(Pleasure-Arousal-Dominance,PAD)分别评测人脸表情和合成的情感语音的PAD值,两者具有很高的相似度,表明合成的情感语音能够表达人脸表情的情感。
关键词
手势识别
表情识别
深度神经网络
汉藏双语
情感
语
音合成
手
语
到
语
音转换
Keywords
gesture recognition
facial expression recognition
deep neural network
Mandarin-Tibetan bilingual emotional speech synthesis
gesture to speech conversion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向自然语言处理的大规模汉藏(藏汉)双语语料库构建技术研究
被引量：
18
2
作者
才让加
机构
青海师范大学计算机学院
青海师范大学藏文信息处理省部共建教育部重点实验室青海省藏文信息研究中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2011年第6期157-161,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61063033)
973前期研究专项资助项目(2010CB334708)
教育部“长江学者和创新团队发展计划”资助项目(IRT1068)
文摘
双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步,需要对汉藏双语文本的篇章级、段落级、句子级自动对齐技术进行研究,为开发和研究汉藏机器翻译奠定基础。主要研究汉藏双语语料库对齐、汉藏双语词典抽取、双语语料的收集、整理、存储以及检索等关键技术。最终研究结果是藏文编码的自动识别与转换技术,藏语语料库构建技术、汉藏双语词典抽取技术、汉藏平行语料库句子和词语对齐技术,并建立面向汉藏机器翻译的大规模汉藏双语对齐语料库。
关键词
汉藏
机器翻译
汉藏双语
语
料库
编码
对齐技术
Keywords
Chinese-Tibetan machine translation
Chinese-Tibetan bilingual corpus
coding
alignment technology
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合人脸表情的手语到汉藏双语情感语音转换
宋南
吴沛文
杨鸿武
《声学技术》
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向自然语言处理的大规模汉藏(藏汉)双语语料库构建技术研究
才让加
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2011
18
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职称材料
已选择
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引证文献
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