试论国产动画主体失语存在的问题

动画创作者的主体意识决定了动画的情感和艺术表现力。目前国产动画创作人员由于在动画表现艺术层面上的缺失,导致动画主体表现几近陷入失语地位,中国国产动画的主体创作经历了一个由盛到衰的变化发展过程。本文从动画主体表现的两个重要方面——作为美术视觉层面的意指和电影情节层面的叙事出发,分析国产动画主体失语现状的问题并思考由此问题引发的意义。     

影视拍摄中情感表达技巧初探

受创作元素多样化的影响，影视创作中对情感的阐释和表现手法呈多样化的特点，在拍摄中．对情感的表达除依靠演员的表演和语言之外，可灵活运用景别．角度．影调．空镜头及镜头的运动等拍摄技巧，本文介绍了这些技巧的具体使用及传达的情感。     

语音情感识别研究综述

语音不仅包含所需要的文本内容,也包含所要表达的情感信息。情感识别是人机情感交互的关键。该研究从语音情感语料库、情感特征提取和情感识别的应用等方面对情感语音识别进行了综述,目的是让机器感知人类的情感状态,提高机器的人性化水平。     

幸福在哪里

中国中央电视台在近日采访刚刚获得诺贝尔文学奖的莫言时问道:您幸福吗?莫言答:我不知道。央视此前也曾问一位73岁的拾荒老人:您觉得您幸福吗?老人答:我的耳朵不好。当央视追问一外出打工者同一问题时,这位农民工不耐烦地说:我姓曾。不少网友表示,老人和打工者的看似无厘头回答,背后却有无尽的辛酸和重负。     

一种基于词典的文本情感分析算法研究

文本情感分析的基础是词典,除此以外还需要对词典进行分类和定级。本文通过筛选整合现有词典,构建了一部包括基础词,领域词,网络词等的词典,并对词典中有关词语的权重分配和一些包含程度副词的短语计算进行了研究,提出了一种基于词典的文本情感分析算法。经过实验,发现本文构建的词典在处理情感时效果很好。     

商家评论的情感分类研究和应用

大多数基于有指导机器学习方法的情感分类采用N元(n-gram)词袋(bag-of-words)模型,使用二值(binary)作为特征项的权重。本文系统地分析了信息检索中常用的特征权重计算方法,并从项频、倒文档率、归一化因子等角度加以借鉴和改进,研究其在商家评论上的应用。最主要的改进在于考虑了特征项在不同类别中分布情况的差异以及对倒文档率的平滑。在餐饮评论语料上的实验结果表明,经典的tf.idf若干变形,尤其是倒文档率类差异(delta idf)及平滑因子(smoothing factor)的引入,能有效提高分类准确率。在酒店、电脑、书籍等领域的在线评论公开数据集上也取得了较好的性能,证明了方法的普遍适用性。这一方法目前已经在中国电信号码百事通业务中用于餐饮商家及优惠券推荐,效果良好。     

顾客资产维系的情感机理与策略研究

顾客资产的维系,实际上从顾客资产的获得阶段就需要开始考虑了。本文立足顾客情感维度探讨顾客资产维系的机理、策略及其″健康状况″的检查与修复问题,以期构建忠诚和谐的企业顾客关系。     

视频情感计算在广电视听领域的应用研究

视频情感计算是指计算机从视频中分析并提取文本、音频、图像等多模态的情感特征,使用模式识别、机器学习等方法对其执行计算,预测分析观者观看视频后引起的情感反应和情绪转换的技术。本文介绍了视频情感计算的概念,概要阐述了视频情感计算的关键技术与架构,提出了该技术在广电视听领域的应用建议。     

层次韵律特征对语音情感转换的影响分析

针对传统以音节为单位的情感语音转换方法不能有效反映韵律的动态变化特征问题,分析音节、韵律词、语句三个层次的韵律特征在不同情感下的变换规律。根据情感语音的层次韵律变换特点,在音节层韵律转换的前提下,结合韵律词和语句级别的韵律变化特征对音节的韵律特征进行修正,实现语音的情感转换。实验结果表明,对于开心、生气和悲伤三种情感语音的转换,采用层次韵律转换的方法可以有效提高情感语音合成的质量。     

基于HMM的可训练情感语音合成研究

研究了基于HMM的英语语音合成系统,并通过分析情感语句的语调,得到高兴、生气、悲伤、平静四种不同情感类型的基音频率、能量和时长的变化规律。将基于HMM的可训练语音合成方法应用到英语情感语音合成,对基于HMM所合成的平静语音,叠加相应情感的语调变化规则,通过修改韵律特征参数合成出带有情感的语音。从所合成情感语句的效果来看,合成语音整体稳定流畅、情感特征明显,且合成系统可以快速构成。