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公开(公告)号：CN109815493B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910018462.9
申请日：2019-01-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/242 , G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 一种智能嘻哈音乐歌词生成的建模方法。从网易云音乐完成数据清洗工作形成嘻哈歌词语料库；生成基于语料库的主题词库；确定与每个主题语义相近的歌词作为生成结果的首句候选；使用现代汉语拼音体系的声母韵母提取每句歌词的最后1～5个字的拼音；将歌词数据使用结巴分词器的精确模式进行分词，抽取每句歌词的关键词语；将歌词输入Word2Vec模型，获取歌词对应的词向量；将获得的词向量作为训练数据，利用训练神经网络模型；利用网页的客户端界面，由神经网络输出其余的歌词；将神经网络输出的歌词输出给网页程序的接口；利用网页的客户端界面，将神经网络输出的歌词输出给网页程序的接口；生成对应的押韵词语和下一句歌词供创作者参考。
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公开(公告)号：CN109815493A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910018462.9
申请日：2019-01-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F17/27 , G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 一种智能嘻哈音乐歌词生成的建模方法。从网易云音乐完成数据清洗工作形成嘻哈歌词语料库；生成基于语料库的主题词库；确定与每个主题语义相近的歌词作为生成结果的首句候选；使用现代汉语拼音体系的声母韵母提取每句歌词的最后1～5个字的拼音；将歌词数据使用结巴分词器的精确模式进行分词，抽取每句歌词的关键词语；将歌词输入Word2Vec模型，获取歌词对应的词向量；将获得的词向量作为训练数据，利用训练神经网络模型；利用网页的客户端界面，由神经网络输出其余的歌词；将神经网络输出的歌词输出给网页程序的接口；利用网页的客户端界面，将神经网络输出的歌词输出给网页程序的接口；生成对应的押韵词语和下一句歌词供创作者参考。
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公开(公告)号：CN111814609B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010589037.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度森林和卷积神经网络的微表情识别方法，所述方法包括：步骤一、采集微表情图像，使用光流法和光流应变法结合的三维特征作为微表情的特征；步骤二、构造基于深度森林和卷积神经网络的异质集成模型，将深度森林的重表示特征经过卷积层和卷积神经网络的深度特征混合形成新的图像特征，帮助分类器实现判别分类；步骤三、结合当前场景内容和微表情分类，与识别对象进行交互。本发明实现了更高的准确率，相比其他微表情识别算法,集成算法表现出更好的鲁棒性。需要更少的参数，训练时消耗更少的时间和资源，是一种轻量高效的微表情识别方法。
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公开(公告)号：CN111814609A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010589037.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ECOC和深度学习的微表情识别方法，所述方法包括：步骤一、采集微表情图像，使用光流法和光流应变法结合的三维特征作为微表情的特征；步骤二、使用改进的基于多重数据复杂度的ECOC方法处理微表情数据；步骤三、构造基于深度森林和卷积神经网络的异质集成模型，将深度森林的重表示特征经过卷积层和卷积神经网络的深度特征混合形成新的图像特征，帮助分类器实现判别分类；步骤四、结合当前场景内容和微表情分类，与识别对象进行交互。本发明实现了更高的准确率，相比其他微表情识别算法,集成算法表现出更好的鲁棒性。需要更少的参数，训练时消耗更少的时间和资源，是一种轻量高效的微表情识别方法。
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