情感识别研究调查综述
《基于多模态生理信号的情感识别研究》范文
《基于多模态生理信号的情感识别研究》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要研究方向，对于人机交互、智能医疗、心理健康等领域具有广泛的应用前景。
随着传感器技术的不断发展，多模态生理信号的获取成为可能，为情感识别提供了新的研究途径。
本文旨在探讨基于多模态生理信号的情感识别研究，通过对相关领域的研究现状进行综述，分析现有研究的不足，并提出本文的研究问题、方法和贡献。
二、文献综述情感识别研究已经取得了显著的进展，但大多数研究主要关注于面部表情、语音等单一模态信息的分析。
然而，人的情感表达是复杂的，单一模态的信息往往无法全面反映一个人的真实情感。
近年来，多模态生理信号在情感识别中的应用逐渐受到关注。
多模态生理信号包括脑电波、心电信号、皮肤电导反应等多种生理信号，能够从多个角度反映人的情感状态。
当前的研究主要利用这些生理信号提取特征，并通过机器学习算法进行情感分类。
然而，现有研究仍存在一些问题。
首先，不同生理信号之间的融合方法有待进一步研究。
其次，现有研究的样本数据往往来源于特定场景，缺乏通用性。
最后，对于多模态生理信号与情感之间的关联机制仍需深入探讨。
三、研究问题与方法本文针对上述问题，提出基于多模态生理信号的情感识别研究。
首先，我们将研究不同生理信号之间的融合方法，以提取更全面的情感特征。
其次，我们将通过收集不同场景下的多模态生理信号数据，建立具有通用性的情感识别模型。
最后，我们将探讨多模态生理信号与情感之间的关联机制，为情感识别的深入研究提供理论依据。
研究方法上，我们将采用信号处理技术提取生理信号特征，利用机器学习算法进行情感分类，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。
此外，我们还将运用统计学方法分析多模态生理信号与情感之间的关联。
四、研究贡献本文的研究将为情感识别提供新的研究途径，有助于提高情感识别的准确性和可靠性。
同时，本研究将促进多模态生理信号在人工智能、智能医疗、心理健康等领域的应用，为相关领域的发展提供有力支持。
《基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN的EEG情感识别研究》范文
《基于脑区注意力机制的多特征融合1DCNN的EEG情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能和神经科学的快速发展，情感识别已成为人机交互、心理诊断和神经科学等领域的重要研究课题。
脑电图（EEG）作为神经电信号的一种记录方式，是情感识别研究的关键数据来源。
传统的EEG情感识别方法往往基于脑区注意力机制和信号特征提取技术，然而在处理复杂情感数据时仍面临诸多挑战。
近年来，深度学习技术的兴起为EEG情感识别提供了新的思路。
本文提出了一种基于脑区注意力机制的多特征融合一维卷积神经网络（1DCNN）的EEG情感识别方法，以期在复杂情感数据的处理中取得更好的效果。
二、相关研究综述近年来，EEG情感识别的研究取得了显著进展。
早期的研究主要关注于特定脑区的信号变化与情感状态的关系，如前额叶、颞叶等。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试利用深度神经网络对EEG信号进行自动特征提取和情感识别。
然而，目前的研究仍存在一些挑战，如数据获取难度大、噪声干扰等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于脑区注意力机制和多特征融合的EEG情感识别方法。
三、方法与技术1. 脑区注意力机制本文采用脑区注意力机制来分析不同脑区在情感产生过程中的作用。
通过对不同脑区的信号进行加权处理，可以更好地捕捉与情感相关的关键信息。
2. 多特征融合为了充分利用EEG信号中的多种特征信息，本文提出了一种多特征融合的方法。
通过将多种特征（如时域特征、频域特征等）进行融合，可以提高模型的表达能力。
3. 一维卷积神经网络（1DCNN）一维卷积神经网络（1DCNN）是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。
本文采用1DCNN对EEG信号进行自动特征提取和情感识别。
通过构建多层卷积层和池化层，可以有效地提取EEG信号中的关键特征。
四、实验与结果分析1. 数据集与预处理本文采用公开的EEG情感数据集进行实验。
在数据预处理阶段，我们对EEG信号进行了滤波、去噪等操作，以提高数据质量。
情感识别综述
情感识别综述作者：潘莹来源：《电脑知识与技术》2018年第08期摘要：情感交互在人机自然交互的研究中受到了很大的重视，而情感识别是人机情感交互的关键，其研究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。
该文首先对情感识别理论进行了概述，继而对情感识别的研究方法进行了分类描述，接着简述了情感识别的应用领域，最后对情感识别的发展进行了展望。
关键词：情感识别；综述；多模态融合；特征提取；情感分类中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）08-0169-031引言随着智能技术的迅猛发展以及智能机器在各领域的广泛应用，人们渴望对机器进行更深层次地智能化开发，使机器具备和人一样的思维和情感，让机器能够真正地了解用户的意图，进而让机器更好地为人类提供智能化的服务。
在智能机器研究中，自然和谐的人机交互能力受到很大的重视。
情感识别作为人机情感交互的基础，能够使机器理解人的感性思维，影响着机器智能化的继续发展，成为人机自然交互的关键要素。
同时，情感识别融多学科交叉为一体，其发展将会带动多学科共同发展，其应用也会带来巨大的经济效益和社会效益。
因而，情感识别技术的研究具有很大的发展前景和重要的学术价值。
2情感识别概述情感是一种综合了行为、思想和感觉的状态。
情感信息主要表现在内外两个层面：一是外在情感信息，是指通过外表能自然观察到的信息，如面部表情、唇动、声音、姿势等，二是内在情感信息，是指外部观察不到的生理信息，如心率、脉搏、血压、体温等。
情感识别本质上也是一种模式识别，它是指利用计算机分析各种情感信息，提取出描述情感的情感特征值，建立特征值与情感的映射关系，然后对情感信息进行分类，从而推断出情感状态的过程。
3情感识别的研究方法情感识别的研究方法主要有：面部表情识别、语音情感识别、姿态表情识别、文本识别、生理模式识别和多模态情感识别。
情感识别过程一般包括四个部分：数据获取、数据预处理、情感特征提取、情感分类。
基于语音和文本的双模态情感识别综述
基于语音和文本的双模态情感识别综述在人工智能的广阔天地中，双模态情感识别技术如同一位敏锐的心理分析师，通过捕捉细微的语音波动和文字线索，解读人类复杂的情感世界。
这项技术结合了语音和文本两种信息源，旨在更准确地理解和识别人们的情绪状态。
它的重要性不言而喻，因为情感是人类交流的核心，影响着我们的决策、社交互动乃至心理健康。
双模态情感识别技术的工作原理可以比作一部精密的交响乐章。
首先，它通过麦克风等设备捕捉语音信号，这些信号如同乐章中的音符，蕴含着丰富的情感信息。
接着，它利用自然语言处理技术分析文本内容，就如同解读乐章中的旋律和和声。
最后，这两种信息源被巧妙地融合在一起，形成对个体情感状态的全面判断。
与传统的单模态情感识别相比，双模态技术具有显著的优势。
它能够提供更全面的信息，减少误解和误判的可能性。
例如，一个人可能在电话中用平静的语气说出“我很好”，但他的文本消息却透露出疲惫和压力。
双模态技术能够捕捉到这种矛盾，从而更准确地理解他的真实情绪。
然而，双模态情感识别技术也面临着挑战。
其中之一就是如何确保数据的准确性和可靠性。
语音和文本数据可能受到各种因素的影响，如噪音、口音、方言或拼写错误等。
此外，个体差异也是一个不容忽视的因素。
每个人的情感表达方式都是独特的，这使得建立通用的情感识别模型变得更加困难。
展望未来，双模态情感识别技术的发展潜力巨大。
随着深度学习等先进技术的应用，我们可以期待更精确、更智能的情感识别系统出现。
这些系统将能够更好地适应个体差异，甚至能够实时监测和响应用户的情感变化。
这将为心理健康监测、客户服务优化等领域带来革命性的变革。
综上所述，基于语音和文本的双模态情感识别技术是一项令人兴奋的进步，它为我们提供了一种全新的视角来理解和互动人类的情感世界。
尽管面临挑战，但随着技术的不断进步和应用的拓展，我们有理由相信，这一领域将迎来更加辉煌的未来。
细粒度情感分析研究综述
细粒度情感分析研究综述一、本文概述随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，情感分析已成为一个备受关注的研究领域。
细粒度情感分析作为情感分析的一个重要分支，旨在识别文本中更具体、更细致的情感倾向，如针对某个实体、事件或属性的情感。
这种分析方法能够提供更深入、更精确的情感洞察，对于理解用户需求、优化产品设计、改进服务等方面具有重要意义。
本文将对细粒度情感分析的研究进行全面的综述。
我们将介绍细粒度情感分析的定义、任务类型和研究意义，以明确本文的研究范围和目的。
我们将回顾细粒度情感分析的发展历程和研究现状，包括主要的研究方法、技术挑战和取得的进展。
在此基础上，我们将分析细粒度情感分析面临的主要问题和挑战，并探讨未来的研究方向和发展趋势。
我们将总结细粒度情感分析在实际应用中的价值，并展望其未来的应用前景。
通过本文的综述，我们希望能够为细粒度情感分析的研究者和实践者提供一个全面、系统的参考，推动细粒度情感分析技术的进一步发展和应用。
二、细粒度情感分析的研究现状细粒度情感分析，作为自然语言处理领域的一个重要分支，近年来受到了广泛的关注和研究。
随着大数据时代的到来，人们不再满足于简单的二元情感分类（如积极/消极），而是希望从文本中获取更细致、更深入的情感信息。
细粒度情感分析旨在识别文本中更具体的情感类别，如愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等，甚至进一步区分同一情感类别下的不同强度或维度。
数据资源建设：为了推动细粒度情感分析的研究，研究者们构建了多个标注了细粒度情感标签的数据集。
这些数据集覆盖了不同领域和语种的文本，如电影评论、社交媒体帖子、产品评价等，为细粒度情感分析的研究提供了坚实的基础。
特征提取方法：在细粒度情感分析中，特征提取是关键的一步。
研究者们提出了多种特征提取方法，包括基于词袋模型的特征、基于词嵌入的特征、基于深度学习的特征等。
这些特征提取方法各有优劣，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。
情感分类算法：随着机器学习技术的发展，研究者们提出了多种用于细粒度情感分析的分类算法，如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等。
基于多模态数据的情感识别研究
基于多模态数据的情感识别研究摘要：情感识别一直是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它涉及到理解人类情感的能力，对于机器学习和人工智能领域的发展具有重要意义。
传统的情感识别研究主要基于文本数据，但是随着多媒体数据的广泛应用，基于多模态数据的情感识别开始引起研究者的兴趣。
本文旨在综述基于多模态数据的情感识别研究进展，并讨论未来的发展方向。
1. 引言情感识别是自然语言处理中的一项基础任务，其目标是从文本或其他形式的数据中判断人类的情感状态，如喜怒哀乐等。
近年来，情感识别在许多领域中得到广泛应用，如社交媒体分析、舆情监测以及人机交互等。
传统的情感识别方法主要基于文本数据，利用机器学习和深度学习技术进行模型训练和预测。
然而，纯文本数据的情感表达存在一定的局限性，不能充分捕捉到多媒体数据中的情感信息。
因此，基于多模态数据的情感识别成为了研究的热点。
2. 多模态数据和情感识别多模态数据包括文本、图像、音频、视频等不同类型的数据。
这些数据可以提供丰富的信息，对于情感识别具有重要的意义。
通过综合多种模态的数据，可以更准确地理解和判断人类的情感状态。
例如，在社交媒体上，用户通常不仅仅使用文本来表达情感，还会上传图片、视频和音频等多种类型的数据，这些数据可以提供情感背景和情感表达的更全面信息。
3. 基于多模态数据的情感识别方法基于多模态数据的情感识别方法可以分为两类：特征融合和模态融合。
特征融合方法通过提取每种模态数据的特征，然后将这些特征进行融合，得到一个综合的特征向量，用于情感分类。
对于文本数据，可以使用词袋模型、词嵌入等技术进行特征提取。
对于图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征。
对于音频数据，可以使用声谱图提取音频特征。
然后，将这些特征进行融合，使用机器学习或深度学习模型进行情感分类。
模态融合方法则是将多种模态数据直接输入到一个联合模型中进行训练和预测。
这种方法可以充分利用不同模态的数据之间的相互关联性，从而提高情感识别的性能。
基于脑电的情绪识别研究综述
基于脑电的情绪识别研究综述一、本文概述随着和神经科学的深入发展，基于脑电的情绪识别研究已经成为一个备受瞩目的交叉学科领域。
情绪，作为人类心理活动的重要组成部分，不仅影响着我们的日常决策、社交互动，还与心理健康和疾病的发生发展密切相关。
因此，通过技术手段准确识别和理解个体的情绪状态，对于提升人机交互的自然度、改善心理健康治疗以及推动情感计算等领域的发展具有深远的意义。
脑电信号，作为大脑活动的直接反映，蕴含着丰富的情绪信息。
基于脑电的情绪识别研究旨在通过分析脑电信号中蕴含的情绪特征，实现对个体情绪状态的准确分类和识别。
本文旨在综述基于脑电的情绪识别研究的发展历程、主要方法、技术应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。
通过对相关文献的梳理和评价，本文旨在为该领域的研究者提供全面的研究视角和深入的理论支撑，推动基于脑电的情绪识别研究的进一步发展和应用。
二、脑电信号与情绪的关系脑电信号，作为大脑活动的直接反映，与情绪状态之间存在着密切的关联。
情绪的产生和变化不仅会影响个体的行为表现，还会在大脑的电生理活动中留下明显的痕迹。
通过脑电信号的分析，可以揭示情绪产生的神经机制，以及情绪在不同脑区的动态变化过程。
在情绪识别的研究中，脑电信号的分析主要关注两个方面：一是脑电信号的频率特性，二是脑电信号的空间分布。
脑电信号的频率特性与情绪状态密切相关。
例如，当人们处于愉悦或兴奋的情绪状态时，脑电信号中的高频成分（如β波）往往会增加；而当人们处于悲伤或恐惧的情绪状态时，低频成分（如α波和θ波）则可能会增加。
这种频率特性的变化，可以为情绪识别提供重要的线索。
脑电信号的空间分布也是情绪识别研究中的重要内容。
不同情绪状态下，大脑活动的空间分布模式会有所不同。
例如，当人们感到愉悦时，大脑的额叶和颞叶区域的活动可能会增强；而当人们感到悲伤时，大脑的顶叶和枕叶区域的活动可能会增加。
这种空间分布模式的变化，可以为我们提供关于情绪状态的更多信息。
学习情感分析方法研究综述
01 一、引言
目录
02
二、情感分析的主要 技术
03 三、情感分析的挑战
04 四、未来发展趋势
05 五、结论
06 参考内容
一、引言
随着社交媒体和在线平台的普及，大量的公众文本数据在网络中留下了痕迹。 这些数据中，人们的情感倾向和情绪表达占据了重要的部分。因此，情感分析 （Emotion Analysis）作为一种从文本中提取情感信息的技术，正逐渐成为自然 语言处理（NLP）领域的重要研究方向。本次演示旨在综述情感分析方法的研究 现状，探讨其主要技术和挑战，并展望未来的发展趋势。
参考内容
摘要
文本情感分析是指通过计算机算法对文本中的情感信息进行自动识别和分类。 这种技术广泛应用于舆情分析、产品评论、情感对话等领域，对于企业、政府和 社会具有重要的应用价值。本次演示将对文本情感分析方法的研究进行综述，介 绍各种方法的优缺点，并探讨未来的研究方向。
引言
随着互联网的快速发展，文本情感分析技术变得越来越重要。这种技术可以 帮助企业和政府部门了解公众对某个话题、产品或事件的情绪反应，从而做出更 加科学合理的决策。此外，文本情感分析也是自然语言处理领域的重要研究方向 之一，对于推动语言理解、人机交互和智能助手的发展具有重要的理论价值。
5、大规模预训练模型：利用大规模预训练模型进行微调，可以有效地提高 情感分析的性能。未来，这种方法可能会成为主流。
五、结论
情感分析作为自然语言处理的一个重要方向，已经在多个领域得到了广泛的 应用。然而，面对复杂多变的自然语言环境，情感分析仍然面临着许多挑战。希 望通过本次演示的综述，能为研究者提供一些关于情感分析未来研究方向的启示。
Байду номын сангаас
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情感识别研究现状综述------------------------赵启明摘要：语音情感识别是目前研究领域比较热门的话题，许多研究学者都作出很大的成就，但目前情感识别还不能大规模融入实际使用主要存在着几方面的问题，首先就是语音数据的获得，目前最主要的还是现在对目前大家经常使用的一些特征提取，分类方法进行一些归纳总结一、情感分类经过Plutchik等人的研究，通过在激活-评估空间(Activation-Evaluation space)上对情感进行分析，认为情感分布在一个圆形的结构上，结构的中心是自然原点。
对于自然原点，认为它是一种具有各种情感因素的状态，但是由于这些情感因素在该点的强度太弱而得不到体现。
通过向周围不同方向的扩展，表现为不同的情感。
情感点同自然原点之间的距离体现了情感的强度。
由于各种情感在自然原点的周围排成了一个圆形，所以这种对情感进行分类的方法叫做情感轮(Emotion Wheel)，如图 2.2所示。
对于任何一种情感，可以根据其情感强度和情感方向，在情感轮组成的二维平面中用唯一的一个情感矢量E来表示。
其中情感强度表现为这个情感矢量的幅度值，而情感方向则表现为该情感矢量的角度。
大部分学者认为主要情感包括:害怕(fear)、愤怒(anger)、高兴（joy)、悲伤(sadness)和厌恶(disgust)，主要情感的特点有:》主要情感是所有人类文化和社会化的哺乳动物所共有的，比如害怕。
》主要情感通常有特殊的表现，比如面部表情通常可以作为区分主要情感的依据。
》对于人类来说，主要情感通常在幼年就会出现。
》主要情感来自于进化的需要。
比如，害怕是警告同类有危险出现。
次要情感由主要情感变化或混合得到，就像三元色混合原理一样。
这类情感的生成理论也叫情感的调色板理论。
次要情感包括自豪(高兴的一种变化形式)、感激(高兴的一种派生形式)、悲痛、惊奇等等。
在本文的研究中，针对主要情感，害怕(fear)、愤怒(anger)、高兴Joy)、悲伤(sadness)和厌恶(disgust)，加上一个常有的次要情感，惊讶(surprise)作为研究的情感对象。
六大类：害怕(fear)、愤怒(anger)、高兴（joy)、悲伤(sadness)和厌恶(disgust)惊讶(surprise)二、语音数据库的制作和选择1、语音数据库的制作如何衡量一个语音数据库的好坏目前还没有一个统一的标准，不同的研究者使用的情感语音数据库存在许多差异。
至今已有英语，德语，日语，荷兰语，西班牙语，丹麦语，瑞典语，汉语，俄罗斯语等情感语音数据库，少数语音库也含有多种语言，如[35]，但大部分都只包含一到两种语言，包含多种语音多个不同年龄不同性别说话者的大情感语音库至今还没有。
此外各类语音的长短也不尽相同，有很短的只有一到几个字的词，也有具有七八个句子的段落[36]，但大部分是生活中常用的短句。
目前研究中主要使用的语音数据库主要有两种，其真实性，实用性各有不同。
第一种数据库来自专业或业余演员的表演，或者是高校的学生和职员的模仿，这些参加录音的人想象自己处于某种情感状态中，朗读预先准备的句子或段落。
用这种方法获取情感语音数据库的优点就是试验条件容易控制，且可以用不同情感重复同样的句子或段落，去除语意的影响，在同样条件下比较各种不同情感状态的语音特征。
由于这种方法操作简单，目前大部分情感语音数据库都是用这种方法获得的。
如Bhatti等人就是使用这种方法录制了包含六种情感和四种语言的500句情感语音[35]，而Nicholson则是请一个专业的广播演员进行八种情感语音的录音，其他100个日本人进行模仿并录音。
但这类方法也有缺点，最大的问题就是其自然度很受质疑[37]，参加录音的人只是“想象”自己处于某种情感状态下或者是模仿专业演员的录音，因此跟现实情感还是有差距，当他们真的处于这种情感状态下时表现是否一样无从考证。
第二种数据库来自于虚拟环境中诱引出来的语音，这种方法让录音者置身于一个虚拟场景中，比如使用WOZ[38,39]场景让录音者感觉自己就像真的在跟一个计算机进行对话一样，从而发出尽可能真实的情感语音。
或者使用计算机游戏让玩游戏者发出自己真实的喜怒哀乐[40]。
这种情况下录制的情感语音相对于第一种方法更接近现实，但由于录音者知道自己处于拟场景中，因此所表达的情感无法确定是否跟其在真实情况下一样，其自然度也无法保证。
此外，虚拟场景的设置使得这一方法的操作比较困难，个体差异及其配合程度也直接影响情感语音的真实度。
2、不同类型语音数据的比较用上述两种方法获取的数据库其自然度各不相同，在论文[1]中,实验分类结果显示表演获得的情感语音的识别率明显优于诱导产生的情感语音的识别率。
同时人类和机器都更难分辨诱导情感语音的种类相比于表演情感语音。
在[2]中，文章指出越接近现实场景，韵律特征反映说话人情感状态的能力也就越弱。
同时文章也阐述了一些原因，表演者需要去展示他们的情感，而现实中的说话者可能不会这样做，他们可能会使用其他的方式来表达情感，比如说重复他们的话。
3、语音数据库的后续处理录音者的个体差异也会对数据库产生影响，一般专业演员的表演能力较强，而业余演员甚至普通人的表演能力较弱，因此可能出现有些录音所表现出来的情感比现实更明显甚至夸大了实际的情感，所以需要剔除语音情感与实际不太相符的数据采用听取实验，邀请除情感语音获取者之外的专业听众，随机播放所得的情感语音。
要求专业听众通过主观评判判定所播放语音的情感类别。
对一些情感类别不明显或有明显差异的语音进行删除和再整理，最终获取有效情感语音。
三、特征的提取语音特征是声音的类型，包括元音、辅音和它们的发音。
韵律特征指升调、降调、口音或重音。
语音情感识别中众多的研究学者使用了各种各样的诸多特征，但仍没有一个统一的特征的序列被大家统一接受。
主要是韵律特征：基音（pitch）能量/振幅（energy）语速（speaking rate）持续时间（duration）共振峰（formants）加上MFCC特征Mel子带能量（MBE）Mel频率能量动态特征（MFEDC）持续时间方面的特征(16个):1:发音帧数;2:不发音帧数;3:不发音帧数和发音帧数之比;4:发音帧数和总帧数之比;5:发音区域数;6:不发音区域数;7:发音区域和不发音区域数之比;8:发音区域数和总区域数之比;9:最长的发音区域数;10:最长的不发音区域数;11-13:不发音区域数的均值、中值和标准差;14-16:发音区域数的均值、中值和标准差;.短时能量方面的特征(63个):17-34:短时能量及下降阶段和上升阶段的统计量:35-46:短时能量一阶、二阶差分的统计量;47-52:短时能量翻转点位置的统计量;53-58:短时能量回归系数的统计量;59-64:250Hz下短时能量的统计量;65-70:650Hz下短时能量的统计量;71-76:高频部分(2000Hz以上)短时能量的统计量:77-79:短时能量及下降阶段和上升阶段的四分位距;.短时幅值方面的特征(39个):80-97:短时幅值及下降阶段和上升阶段的统计量;98-109:短时幅值一阶、二阶差分的统计量;中国科学技术大学博士学位论文第4章情绪语音特征提取及选择110-115:短时幅值翻转点位置的统计量;116-118:短时幅值及下降阶段和上升阶段的四分位距;基音段短时幅值方面的特征(39个):119-136:基音段短时幅值及下降阶段和上升阶段的统计量;137-148:基音段短时幅值一阶、二阶差分的统计量;149-154:基音段短时幅值翻转点位置的统计量;155-157:基音段短时幅值及下降阶段和上升阶段的四分位距;.信号振幅方面的特征(6个):158-163:信号振幅的统计量;.基音方面的特征(45个):164-181:基音及下降阶段和上升阶段的统计量;182-193:基音一阶、二阶差分的统计量;194-199:基音翻转点位置的统计量;200-205:基音回归系数的统计量;206-208:基音及下降阶段和上升阶段的四分位距;四、特征的选择（特征降维）（1）什么是特征选择特征选择(Feature Selection)也称特征子集选择(Feature Subset Selection,FSS)，或属性选择(Attribute Selection)，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。
（2）为什么要做特征选择在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。
特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。
特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。
另一方面，选取出真正相关的特征简化了模型，使研究人员易于理解数据产生的过程。
特征选择的一般过程可用图1表示。
首先从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若评价结果比停止准则好就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。
选出来的特征子集一般还要验证其有效性。
综上所述，特征选择过程一般包括产生过程，评价函数，停止准则，验证过程，这4个部分。
常见的评价函数：相关性（correlation）距离（Distance Metrics）信息增益（Information Gain）一致性（Consistency）（3）怎样做特征选择序列前向选择(SFS,Sequential Forward Selection)SFS这是一种自下而上的搜索方法，考虑了所选特征与已选定特征之间的相关性。
首先从待选的参数中选出一个识别效果最佳的参数作为已选参数，之后顺序从剩下的待选参数中选出一个参数跟已选参数一起用于识别，选择使识别效果最佳的那个待选参数加入到己选参数中，如此类推，当从待选参数中加入新参数时较严重的影响识别效果，或者已选参数达到一定数目时停止特征选择过程,特征选择流程如图最优优先搜索(Best First Search)算法描述：首先选择N个得分最高的特征作为特征子集，将其加入一个限制最大长度的优先队列，每次从队列中取出得分最高的子集，然后穷举向该子集加入1个特征后产生的所有特征集，将这些特征集加入队列。
最优优先搜索(Best First Search)与定向搜索类似，唯一的不同点是不限制优先队列的长度。
流行学习（Isomap）当己知样本外的新样本点输入时，增量流形学习的降维方法能最大限度地利用已有信息求出新样本点的低维信息，而不必对包含了新样本的数据集进行重新计算，大大地节约了计算成本。