"基于改进BP神经网络的负性情绪语音识别技术在临床治疗和人机交互中的应用具有重要意义。通过对BP神经网络的扩展和优化,提高了对愤怒和悲伤这两种负性情绪的识别精度。通过主成分分析减少特征向量的冗余度,并采用去野点处理改善语音样本质量,增强了网络的识别性能。该方法在语音情感计算领域具有广阔的应用前景,尤其对于监测和管理负性情绪对健康的影响方面具有临床价值。" 在本文中,作者刘忠锋和何亮探讨了如何利用改进的BP神经网络进行负性情绪的语音识别,特别是愤怒和悲伤。他们指出,负性情绪如愤怒和悲伤对健康有显著影响,可能导致免疫力下降和认知能力减弱。因此,能够快速、准确地识别这些情绪对于临床干预和预防疾病至关重要。 传统的BP神经网络因其非线性映射、泛化能力和复杂的分类能力而被广泛应用于语音和情感识别。然而,为了提高识别负性情绪的准确性,作者对BP网络进行了扩展和优化。首先,他们增加了语音特征向量的冗余度,以便网络能更好地捕捉情感信息。接着,采用了主成分分析(PCA)这一统计方法来降维,有效地减少了特征向量的复杂性,同时保持了关键信息。此外,对语音样本进行去野点处理,去除了可能影响识别准确性的异常值,从而提高了网络的稳定性和识别性能。 负性情绪识别的自动化不仅能帮助医疗专业人员实时监测患者的情绪状态,及时采取干预措施,还能在人机交互中创建更加自然、贴近人类情感的对话环境。例如,智能助手或虚拟助理可以通过识别用户的情绪来调整其响应,提供更贴心的服务。此外,该技术还可以应用于心理咨询、教育、娱乐等多个领域,实现对个体情绪的智能化管理和辅助。 基于改进BP神经网络的负性情绪识别技术在理论研究和实际应用中都具有深远的影响力。随着人工智能和情感计算的发展,这种技术有望在未来得到更广泛的应用,为人们的身心健康和社会交往带来积极影响。
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