典型文献
手语到情感语音的转换
文献摘要：
为了解决语言障碍者与健康人之间的交流障碍问题,提出了一种基于神经网络的手语到情感语音转换方法.首先,建立了手势语料库、人脸表情语料库和情感语音语料库;然后利用深度卷积神经网络实现手势识别和人脸表情识别,并以普通话声韵母为合成单元,训练基于说话人自适应的深度神经网络情感语音声学模型和基于说话人自适应的混合长短时记忆网络情感语音声学模型;最后将手势语义的上下文相关标注和人脸表情对应的情感标签输入情感语音合成模型,合成出对应的情感语音.实验结果表明,该方法手势识别率和人脸表情识别率分别达到了95.86％和92.42％,合成的情感语音EMOS得分为4.15,合成的情感语音具有较高的情感表达程度,可用于语言障碍者与健康人之间正常交流.
文献关键词：
手势识别;人脸表情识别;情感语音合成;神经网络;手语到语音转换;语言障碍者
中图分类号：
作者姓名：
王伟喆;郭威彤;杨鸿武
作者机构：
西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070;西北师范大学教育技术学院,甘肃兰州 730070;互联网教育数据学习分析技术国家地方联合工程实验室,甘肃兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]王伟喆;郭威彤;杨鸿武-.手语到情感语音的转换)[J].计算机工程与科学,2022(10):1869-1876
A类：
语言障碍者,说话人自适应,EMOS,手语到语音转换
B类：
健康人,交流障碍,障碍问题,转换方法,手势语,语音语料库,深度卷积神经网络,手势识别,人脸表情识别,普通话,话声,声韵,韵母,成单,深度神经网络,音声,声学模型,长短时记忆网络,上下文,情感语音合成,合成模型,识别率,情感表达
AB值：
0.179622
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