人机交互实验2报告
人机交互用户界面设计实验报告
实验一图形用户界面的设计一实验目的和要求1) 熟悉图形用户界面的设计原则2)利用一种设计工具完成图形化的用户界面设计二实验内容与步骤(一) 实验内容：利用常用的设计工具(VC/VB/Delphi/PB等)完成一个通用图形用户界面设计.要遵循界面设计的一般原则(一致性、快捷方式、提供错误处理).注意颜色的使用.学会使用图标、按钮、屏幕布局、菜单和对话框的设计(二)实验步骤1．设计多个对话框.完成填表输入界面的设计.合理使用图标、按钮、颜色；2．设计不同形式的菜单.完成对不同对话框的调用；3．提供简单的错误处理、联机帮助三界面示例1、登录界面2、主界面3代码：登录界面：using System;using System.Drawing;using System.Collections; using ponentModel; using System.Windows.Forms; using System.Data;using System.Data.OleDb;// Download by namespace er{/// <summary>/// Form1 的摘要说明。
/// </summary>public class Login : System.Windows.Forms.Form{private System.Windows.Forms.Button btClose;private System.Windows.Forms.TextBox password;private bel label3;private bel label2;private bel label1;private boBox comboName;/// <summary>/// 必需的设计器变量。
/// </summary>private ponentModel.Container components = null;private System.Windows.Forms.Button btSure;private OleDbConnection oleConnection1 = null;public Login(){//// Windows 窗体设计器支持所必需的//InitializeComponent();//// TODO: 在 InitializeComponent 调用后添加任何构造函数代码//}/// <summary>/// 清理所有正在使用的资源。
人机交互实验报告
任务金字塔：
系统总体功能需求如图所示：
4）对自已设计界面的分析：
在进入界面开始，我设计的这个界面简洁，按钮文字很清楚的描述了所带的功能，用户会比较快的时间内掌握此软件的使用。此界面清爽，颜色柔和，并且增加了一些小工具，我设计的这款软件就是为了满足用户的需求，则在需求分析中就设计到了这点，这款软件暂时集合了这些功能来满足学生，老师，管理员可以合理的管理好信息，同时也结合良好的界面，估计用户对这款软件会比较满意。
下面使用了用例图的方式表现了整个系统的所有功能。
管理员用例图：
教师用例图：
学生用例图：
6）顺序图：
顺序图表示了对象之间传送消息的时间顺序。
图1.添加学生信息顺序图
图2.修改学生信息顺序图
图3.删除学生信息顺序图
学生查询成绩序列图：
7）协作图：
协作图和序列图都可以表示各对象间的交互关系，但它们的侧重点不同。序列图用消息的几何排列关系来表达消息的时间顺序，各角色之间的相关关系是隐含的。
总之，我们在设计图形用户界面时要以用户为中心，正确的理解和运用图形用户界面的思想。
1)一般性原则
2)颜色的使用
3)图标的设计。按钮的设计
4）屏幕布局的设计，菜单界面的设计
5）填表输入界面的设计
二．实验设计题目
1）题目名称：
学生成绩管理系统
2）实验结果及截图：
3）功能要求：
系统管理员登录系统后，通过身份验证，能够对学生的基本信息进行管理，包括如下：添加学生信息、查询学生信息、修改学生信息、删除学生信息。
显示的用户交互行为与应用程序最终产生的结果是一致的。
人机交互技术实验报告
人机交互技术实验报告人机交互技术（Human-Computer Interaction，简称HCI）是指研究人与计算机之间进行信息交流和合作的技术方法。
通过研究人机交互技术，可以提高人们使用计算机的效率、方便性，以及用户体验的满意度。
本实验旨在探索人机交互技术在现实生活中的应用，以及它所具有的价值和潜力。
一、实验介绍本次实验我们使用了一款新型的人机交互技术产品，该产品采用了前沿的手势识别技术和语音交互技术，能够实现非常便捷和直观的操作方式。
参与实验的被试分为两组，一组进行了实验组使用该产品进行任务，另一组作为对照组进行了传统鼠标和键盘操作的任务。
二、实验过程实验组的参与者在进行任务时，可以通过手势操作进行选择和拖动，以及通过语音指令进行操作。
而对照组则使用传统的鼠标和键盘进行任务操作。
两组的任务内容和难度相同，实验在同等环境下进行。
三、实验结果经过对实验数据的统计和分析，我们得出了一些初步的结论。
实验组与对照组相比，在完成任务的速度上没有显著的差异。
然而，在操作的准确性和用户体验方面，实验组表现出明显的优势。
手势和语音操作相比传统的鼠标和键盘操作更为直观和自然，减轻了用户的认知负担。
此外，实验组对于新技术的使用也表现出了高度的接受度和满意度。
四、讨论通过本次实验，我们可以看出人机交互技术在提升用户体验和操作效率方面具有显著的优势。
手势和语音操作的方式更贴近人类的天性，使得与计算机的交流更加自然和便捷。
此外，人机交互技术也在提高通用性和可访问性方面有着巨大的潜力，使得使用计算机的门槛降低，更多的人能够享受到数字化带来的便利。
然而，虽然人机交互技术有着巨大的前景，但在实际应用中仍然面临一些挑战。
首先，手势和语音识别的技术仍然存在一定的不稳定性和误识别的问题，这需要技术的进一步发展和改进。
其次，在大规模应用中，人机交互技术需要具备一定的智能化和个性化，以满足不同用户和场景的需求。
五、结论人机交互技术作为计算机科学和人机工程的重要研究领域，对于提升人们的生活质量和工作效率具有重要意义。
(新)人机交互2
(新)人机交互2人机交互是研究人与计算机之间交互的学科领域。
在本次课程中，我研究了关于人机交互 2.0的知识，并对所学内容进行了反思。
学到的知识在人机交互2.0的研究过程中，我深入了解了以下几个方面的内容：1. 用户体验设计：研究了如何设计用户界面和交互过程，以提高用户的满意度和使用效果。
2. 可用性测试：了解了如何进行用户测试，以评估产品的易用性和用户需求。
3. 移动应用开发：研究了开发移动应用程序的基本知识和技能，掌握了一些流行的开发框架和工具。
4. 社交媒体与数据分析：了解了社交媒体数据的获取和分析方法，提高了分析用户行为和用户需求的能力。
5. 人工智能与人机交互：研究了人工智能在人机交互领域的应用，了解了一些基本的机器研究和自然语言处理的技术。
反思通过研究人机交互2.0，我对人与计算机之间的交互有了更深入的理解，同时也积累了实践的经验。
以下是我在研究过程中的一些反思：1. 实践是关键：仅仅研究理论是远远不够的，只有通过实际的项目经验，才能真正理解和掌握人机交互的技能。
2. 用户需求至关重要：在设计过程中，要不断关注用户的需求和反馈。
只有充分理解用户的需求，才能设计出用户满意的界面和交互过程。
3. 不断研究和更新：人机交互领域发展迅速，新的技术和概念不断涌现。
作为从业者，我需要不断研究和更新自己的知识，以应对不断变化的需求。
4. 多角度思考：在设计和评估过程中，要从不同角度思考问题，考虑用户的多样性和不同需求。
只有综合考虑各种因素，才能设计出更好的人机交互产品。
总结通过本次人机交互2.0的学习，我对人机交互的理论和实践有了更深入的了解。
我将继续努力学习和提升自己在人机交互领域的能力，以应对日益复杂和多样化的用户需求。
人机交互_实验报告
一、实验名称：人机交互技术实验二、实验目的：1. 理解人机交互的基本概念、原理和方法。
2. 掌握常用的人机交互界面设计方法和技巧。
3. 提高动手实践能力，培养创新思维。
三、实验器材：1. 计算机2. 实验指导书3. 实验软件（如Photoshop、Sketch等）四、实验原理：人机交互技术是研究人与计算机之间信息交换和交互作用的一门学科。
实验主要围绕以下几个方面展开：1. 人机交互的基本概念和原理；2. 人机交互界面设计的基本方法和技巧；3. 常用的人机交互技术，如图形用户界面、语音识别、手势识别等。
五、实验内容与过程：1. 人机交互基本概念和原理的学习（1）阅读实验指导书，了解人机交互的基本概念和原理；（2）分析人机交互过程中的主要问题，如输入、输出、反馈等；（3）总结人机交互设计的基本原则，如一致性、简洁性、易用性等。
2. 人机交互界面设计方法与技巧的学习（1）学习图形用户界面设计的基本方法和技巧；（2）通过案例分析，了解优秀的人机交互界面设计；（3）练习使用Photoshop、Sketch等软件进行界面设计。
3. 常用的人机交互技术实践（1）学习语音识别技术的基本原理和应用；（2）学习手势识别技术的基本原理和应用；（3）结合实际项目，运用所学技术进行人机交互设计。
六、实验结果与分析：1. 通过学习，掌握了人机交互的基本概念、原理和方法；2. 掌握了图形用户界面设计的基本方法和技巧，能够独立完成界面设计；3. 了解并掌握了语音识别、手势识别等常用的人机交互技术；4. 在实际项目中，能够运用所学技术进行人机交互设计。
七、实验总结：本次实验使我对人机交互技术有了更深入的了解，掌握了人机交互界面设计的基本方法和技巧，提高了动手实践能力。
在今后的学习和工作中，我会继续关注人机交互技术的发展，将所学知识运用到实际项目中，为用户提供更加便捷、高效的人机交互体验。
同时，我也认识到人机交互技术仍有许多待解决的问题，如提高交互的自然性、智能性等，这将是我今后努力的方向。
人机交互实验报告及实验结果
人机交互实验报告及实验结果实验名称：人机交互实验实验目的：通过进行人与机器之间的交互，研究并分析其对用户体验和操作效率的影响，以进一步优化人机交互设计。
实验步骤：1.实验前准备：a.选择一种常见的电子设备，如手机或平板电脑。
b.设计两种不同的人机交互方式，例如触摸屏和语音控制。
c.设计实验材料和实验指导。
2.实施实验：a.招募实验参与者，并告知实验目的和流程。
b.随机分配参与者到不同的人机交互方式组。
c.为每个参与者提供相同的任务，例如发送一封电子邮件或浏览网页等。
d.记录参与者的操作时间、错误率以及主观评价等数据。
3.数据分析：a.对于操作时间和错误率，使用统计方法进行比较分析，例如t检验或方差分析等。
b.对于主观评价数据，使用合适的统计方法进行分析，如描述统计、相关分析等。
实验结果：根据实验数据和分析结果，我们得到以下结论：1.操作时间：通过比较不同交互方式的平均操作时间，我们发现触摸屏交互方式相比语音控制更加高效。
触摸屏交互方式在操作时间上明显优于语音控制方式，这是因为触摸屏交互方式更直接、更快捷，用户可以直接通过触摸屏幕完成操作。
而语音控制方式需要依赖语音识别系统，可能存在识别错误或误操作的问题，从而影响操作效率。
2.错误率：对于错误率，我们发现触摸屏交互方式相比语音控制方式具有更低的错误率。
触摸屏交互方式相对简单直观，用户操作容易掌握，因此出错率较低。
而语音控制方式则需要用户更准确地发音，对于一些用户来说可能存在困难，从而导致较高的错误率。
3.主观评价：在主观评价方面，触摸屏交互方式获得了更高的满意度评分。
参与者普遍认为触摸屏交互方式更加方便、直观，容易上手。
而语音控制方式由于需要学习指令和解决语音识别问题，用户对其体验不如触摸屏交互方式满意。
实验结论：通过本次实验，我们得出结论：触摸屏交互方式相较于语音控制方式，在操作效率和用户体验方面更具优势。
这一结论有助于设计和改进人机交互界面，以提高用户的使用体验和操作效率。
人机交互实验报告材料及实验结果
人机交互实验报告材料及实验结果
实验报告材料
实验背景
人机交互，也称为人机交流，是指用户与计算机系统之间的相互作用。
它是一种复杂的交互过程，需要计算机系统对用户行为的分析和反馈。
为
了实现有效的人机交互，需要满足用户的各种功能需求，以及计算机系统
的使用和管理规则，使用户可以轻松有效地使用计算机系统。
实验目的
本实验旨在检验一种准备新发布的计算机软件是否满足实际用户需求，探索其可用性和可操作性。
实验方法
实验采用任务完成方法，具体实施步骤如下：
（1）收集实验对象。
本实验对象由15名来自计算机专业的学生，没
有使用过本软件的经验。
（2）给实验对象提供任务清单。
实验者需要根据提供的任务清单完
成指定的任务。
（3）测量实验结果。
实验者完成任务后，根据任务完成情况，对每
位实验者做出评估。
实验结果
实验结果显示，用户在使用软件完成任务时的平均时间为7.8分钟，完成率为90.5%，满意度为88%。
该结果表明，该软件的可用性和可操作性良好，能够满足实际用户需求。
实验分析
从实验结果可以看出，软件的可用性和可操作性良好，符合实际使用需求。
人机交互界面设计实验报告
人机交互界面设计实验报告摘要：本实验以人机交互界面设计为主题，通过对不同界面设计原则的分析和实践，旨在深入理解人机交互界面设计的基本原理以及如何提高用户体验。
本文首先介绍了人机交互界面设计的背景和意义，然后详细阐述了实验的相关内容和步骤。
通过实验结果分析和总结，得出了一些有益的结论，最后针对实验中出现的问题和不足提出了改进的建议。
1. 引言人机交互界面设计是现代科技领域的一个重要分支，它关注如何设计简洁、直观且易用的界面，以提高用户对软件、应用或系统的使用体验。
在人类与计算机之间建立高效且流畅的互动是人机交互界面设计的核心目标。
随着科技的不断发展，人机交互界面设计在各个领域中的应用日益普遍，尤其是在软件开发和互联网应用方面。
2. 实验目的本次实验的目的是通过设计和实践一款手机应用的界面，探讨人机交互界面设计的原则和方法，并验证其在用户体验上的效果。
具体而言，实验包括以下几个方面：(1) 分析不同界面设计原则和技巧；(2) 进行用户调研，了解用户需求与习惯；(3) 设计并实现一款手机应用的界面；(4) 通过用户测试和评估，验证设计效果；(5) 总结实验结果，提出改进建议。
3. 实验内容3.1 界面设计原则和技巧的分析在进行具体的界面设计之前，我们首先需要了解一些基本的界面设计原则和技巧。
例如，界面的简洁性、一致性、可用性和可访问性等方面的考虑。
同时，还需要分析用户群体的特点和需求，以便更好地设计出适合他们的交互界面。
3.2 用户调研为了更好地了解用户的需求和习惯，我们进行了一系列的用户调研。
通过问卷调查和访谈等方式，收集了用户对手机应用界面的喜好、习惯以及对不同设计元素的感受和评价。
这些调研结果将为后续的界面设计提供重要参考。
3.3 界面设计和实现基于之前的界面设计分析和用户调研结果，我们进行了手机应用界面的设计。
设计过程中，我们注重界面的布局、颜色搭配、交互元素的选择和排列等方面，并尽量保持简洁、直观和易用的原则。
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三、实验步骤
1)借助图书馆的中英文参考文献资料以及网络，确定出一种多通道用户界面，可以是眼动跟踪、手势识别、三维输入、语音识别、表情识别、手写识别等。
2)完成对该多通道用户界面的综述(包括定义、发展历史、当前的应用、主要的研究方法分类、以及发展前景以及中英文参考文献（至少各5篇）)
四、语音识别综述
随着信息技术的高速发展和人类对计算机的依赖性不断增强，人机交互(Human-Computer Interaction)能力越来越受到研究者的重视。如何实现计算机的拟人化，使其能感知周围的环境和气氛以及对象的态度、情感的内容，自适应地为对话对象提供最舒适的对话环境，尽量消除操作者和机器之间的障碍，已经成为下一代计算机发展的目标。显然，人的大脑所表现出来的心智现象不仅仅体现在“智”的方面，而且还体现在“心”的方面。人工智能已经不仅仅把研究重点放在对人脑智能实现上，而且也开展了对情感和意识方面的研究。一般认为情感是通过语言、姿态、音乐和行为等表达模式来进行交流的，而其中语音信号中的情感信息处理的研究正越来越受到人们的重视。
突然的强调音节
向下变形
平滑的向下变形
广阔向下的终端变形
清晰度
精确的
拉紧的
含糊的
普通的
普通的
表1人类声音特征与情感之间的一般联系
2.4语音情感识别的方法与手段
各种模式识别方法，如线性判别分类(Linear Discriminant Classifier)，K最近邻法(K-Nearest Neighborhood)、支持向量机(Support Vector Machine)、高斯混合模型(Gaussian Mixtures)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)等，都被应用于语音的情感识别。许多学者针对这些情感语音的特征，比较了不同的分类方法能够达到的不同效果。在这些分类方法中，人工神经网络和隐马尔可夫模型的性能比较出色。
2.3语音情感的特征提取
一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。语音情感的变化通常可以体现为语音特征参数的变化。统计分析表明，高兴时，通常是语速较快，音量较大；悲伤时，通常是语速缓慢，音量较小。基音是最常用的判定情感的语音特征，它反映了超音段的信息。在语音情感识别中使用的特征参数有基频（Pitch），其次才是能量（Energy）、语速（Speech Rate）、共振峰频率（Formant）、单个音节的持续时间（Duration）、音节之间的停顿时间（Pause）、线性预测系数（LPC）、Mel倒谱系数（MFCC）等，以及它们的各种变化形式，如最大值、最小值、均值、范围、变化率等等。这些参数主要体现的是人体的声门和声道的特征，因此和人的生理构造有着密切的关系，在不同的个体上显现出较强的相异性。Dellaerat等人主要使用了基音轮廓线，来区分悲伤、生气、高兴和害怕，识别率能达到60-65%。Seppanen等人在利用韵律学对芬兰语进行语音情感识别时，提出了共43种情感参数，其中基音部分包括基音均值、中值、最大值、最小值、基音范围等参数，对于单个确定人的情感识别取得了80.7%的识别率。Petrushin采用了基音、一次共振峰和二次共振峰、能量、说话速率等参数对五种情感识别取得了很好的效果，平均识别率达到70%。McGilloway等人研究了高兴、生气、悲伤、害怕和正常这五种情感状态的分类，从能量、基音的运动轨迹中抽取了32个潜在的特征，得到了55%的识别率。以下比较详细地分析一下常用的特征。
1)交互的自然性
使用户尽可能多地利用已有的日常技能与计算机交互，降低认识负荷。
2)交互的高效性
使人机通讯信息交换吞吐量更大、形式更丰富，发挥人机彼此不同的认知潜力。
3)与传统的用户界面特别是广泛流行的WIMP/GUI兼容。
(1)多通道用户界面的基本特点
1)使用多个感觉和效应通道
2)允许非精确的交互
3)三维和直接操纵
1967年，诺贝尔奖得主Simon H A.在认知基础领域强调[1]：“思想和解决问题的基础理论都不能忽视情感对他们的影响。”情感的传达和描述对于信息的理解和交互是非常重要的。在日常生活中，人们可通过人的面部表情、声音、手势、体态、心跳、步态、体温、呼吸、血压和心肌电流图等来交流情感，其中，人的声音起着非常重要的作用。
3)眼动跟踪
与视觉有关的人机交互自始至终都离不开视线的控制。如果能通过用户的视线盯着感兴趣的目标，计算机便“自动”将光标置于其上，人机交互将更为直接。
4)手势识别
一个简单的手势蕴涵着丰富的信息，人与人可以通过手势传达大量的信息，实现高速的通信。将手势运用于计算机能够很好地改善人机交互的效率。
5)三维输入
综合采用视线、语音、手势等新的交互通道、设备和交互技术，使用户利用多个通道以自然、并行、协作的方式进行人机对话，通过整合来自多个通道的、精确的和不精确的输入来捕捉用户的交互意图，提高人机交互的自然性和高效性。
多通道用户界面主要关注人机界面中用户向计算机输入信息以及计算机对用户意图的理解，所要达到的目标可归纳为如下方面：
人的情感是可以通过语音信号反应出来的。从语音中提取情感的基本思路就是找出能反映情感的声学参数，分析其与情感之间的关系。传统的语音处理系统仅仅着眼于语音词汇传达的准确性，而完全忽略了包含在语音信号中的情感因素，所以它只能反映信息的某个方面。情感的识别和表达对于语言信息的交流和理解是非常必要的，也是人们最大的心理需要之一。而作为认知情感研究的第一步，就是要识别各种情感的表现形式，然后才能有效地在实际中利用情感因素，并进而对心智活动的其他方面进行深入研究。
下表中总结了有声情感与五种基本情感之间最普遍的联系[8]。
类型
害怕
愤怒
悲哀
高兴
厌恶
说话速度
很快
有点快
有点慢
较快或较慢
非常慢
平均音调
非常高
非常高
有点低
很高
非常低
音调范围
很广
很广
有点窄
很广
有点广
强度
普通
较高
较低
较高
较低
声音质量
不规则的表达
带呼吸声的胸腔音调
引起共鸣的
带呼吸声的尖叫
抱怨地胸腔音调
变化程度
普通的
情感计算的目标是使计算机拥有人类的情感。如果计算机能够有效的对情感做出判断，就必须拥有与规则系统相一致的情感或类似的情感机制。对于语音情感的识别也是一样，只有更好的考虑情感因素，才能更好地实现各种情感的分析与计算，因此现在越来越多的研究工作者致力于情感的智能计算方面的研究。在传统的刺激-反映学习理论中，通常不考虑情感对适应性的参与利用。但Mower发现[6]，学习不仅仅只有刺激-反映的发展过程，而且还应该有一个牵涉到情感发生的过程。他所提出的双过程模型理论指出，在情感状态中可以更灵活地学习，并提供新的学习方法动机来源。MIT媒体实验室的B.Blumberg对仿真狗的研究首先将情感因素引入到学习之中，并且近年来正致力于对于情感机器人的研究。基于情感智能计算的另一个方面就是关于情感化决策的研究，也就是让计算机可以自动的对某些特定的事物做出灵活而明智的决定。1994年，A.Araujo提出了一种将低层生理情感反映与其所影响的认知相结合的模型[7]。该模型通过激励和倾向性的量化来描述情感。该模型由“情感网络”和“认知网络”两个相互作用的网络构成，分别用来模仿人脑中的边缘结构和皮层结构，该模型在情感与记忆的结合研究方面迈出了具有重大意义的一步。
4)交互的双向性
5)交互的隐含性
(2)涉及的主要技术
1)多媒体
使用多种表示媒体，如文本、图形、图像和声音，使人机交互技术最终要向着更接近于人的自然方式发展，使计算机具有听觉和视觉，以更自然的方式与人交互。
2)虚Байду номын сангаас现实
又称虚拟环境，虚拟现实系统向用户提供沉浸和多感觉通道体验。虚拟现实系统具有三个重要特点：沉浸感、交互性、构想性。
7)表情识别
面部表情是人体语言的一部分。人的各种情绪变化以及对冷热的感觉都是非常复杂的高级神经活动，如何感知、记录、识别这些变化过程是表情识别的关键。
8)手写识别
发展手写识别技术并嵌入到各种设备中，将是手写识别技术未来发展的重要方向之一。符合人的书写习惯，是最自然的输入方式。
9)数字墨水
数字墨水是一种新的人机界面技术，它借鉴手写识别技术的同时，克服了它的许多局限性。数字墨水在数学上是通过三阶贝塞尔曲线来描述笔输入的笔迹，它的记录格式与图像和文本格式都不同。这种存储方式使得数字墨水文件的大小很小，从而可以更有效地进行存储。
实验报告
（/学年第学期）
课程名称
人机交互基础教程
实验名称
多通道用户界面
实验时间
年
月
日
指导单位
指导教师
学生姓名
班级学号
学院(系)
专业
实验报告
实验名称
多通道用户界面
指导教师
实验类型
验证
实验学时
3
实验时间
一、实验目的和要求
1)了解常见的多通道用户界面
2)查找资料，熟悉一种多通道用户界面并写出综述
二、实验原理
在模式识别方面，各国研究人员在语音情感信息处理领域几乎利用了所有的模式识别手段，新的方法的应用和对比层出不穷。Chul Min Lee等把语音情感识别归结为模式识别问题，并提出了三种方法[9]：线性判别分类(LDC)，K最近邻法(k-NN),支持向量机（SVC）。LDC是带有高斯概率分布的参数方法，估算完参数的均值和方差后，LDC利用贝叶斯准则计算出最大后验概率对情感进行分类。K-NN方法通过计算k领域的平均均值估算每类情感的局部后验概率。在SVC方法中，用非线性的映射方法将输入向量映射到更高维的特征空间中进行计算。Tin Lay New等采用了Mel频率语音能量系数和HMM分类方法[10]，将语音信号分成16ms一帧的互相重叠的窗口，每一段语音帧都用12Mel频率下边带能量评价准则来进行参数化，对参数化后的再用矢量量化器进行编码。在系统的训练阶段，按照分类情感训练生成的码本，训练产生4状态各态历经HMM。在识别阶段，把没有经过事先分类的语音进行特征编码，之后用已经训练好的HMM进行识别，识别后的输出有五类，第一类输出是愤怒，第二类为伤心，愤怒与惊讶被作为一个输出分到了第三类，第四类为恐惧和高兴，第五类为厌恶和悲伤。Tin共做了三次实验，第一次只对第一组和第二组进行识别，其平均识别准确率达到了95%；第二次实验，对第三类和第五类进行了识别，其平均识别率达到了87.5%，第三次实验，对第三、第四、第五类进行识别，其平均识别率达到了82.22%。Tin从一个新的角度提出了语音情感识别的方法。