杨文娟
- 作品数：3 被引量：36H指数：2
- 供职机构：南京邮电大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- IMS系统中业务层会话控制的研究
- 2010年
- Parlay API(应用程序编程接口)是由众多电信设备商参与的Parlay组织所提出、遵循OSA(开放业务架构)要求的一种标准化网络能力访问接口。SIP(会话初始协议)负责IP网络中多媒体的会话控制功能,是下一代网络中的核心信令协议。文章重点对ParlayAPI向SIP协议的映射问题进行研究,介绍了Parlay API和SIP的呼叫模型,提出了GCC(通用呼叫控制)SCF(业务能力特征)向SIP协议的映射模型。
- 杨文娟
- 关键词：PARLAYAPIS会话控制
- 基于LBP-TOP特征的微表情识别被引量：15
- 2017年
- 微表情是一个人试图隐藏内心真实情感却又不由自主流露出的不易被察觉的面部表情。与一般面部表情相比,微表情最显著的特点是持续时间短、强度弱,往往难以有效识别。文中提出了一种基于LBP-TOP(Local Binary Pattern from Three Orthogonal Planes)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的微表情识别方法。首先,采用LBP-TOP算子来提取微表情特征;然后,提出一种基于ReliefF与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)流形学习算法相结合的特征选择算法,对提取的LBP-TOP特征向量进行降维;最后,使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)核的SVM分类器进行分类,将测试样本图像序列的微表情分为5类:高兴、厌恶、压抑、惊讶、其他。在CASME Ⅱ微表情数据库上采用"留一人交叉验证"(Leave-One-Subject-Out Cross Validation,LOSO-CV)的方式进行了实验,可得到58.98%的分类准确率。实验结果表明了该算法的有效性。
- 卢官明杨成杨文娟闫静杰李海波
- 关键词：局部线性嵌入RELIEFF
- 基于长短期记忆和卷积神经网络的语音情感识别被引量：21
- 2018年
- 为了提高语音情感识别的准确率,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的语音情感识别方法。首先提取语音信号的梅尔(Mel)频谱序列作为LSTM网络的输入,利用LSTM网络提取语音信号的时域上下文特征,在此基础上再利用CNN从低层特征中学习提取更高层次的情感特征,并完成对语音信号的情感分类。在eNTRAFACE’05、RML和AFEW6. 0三种不同的情感数据库上进行了情感识别测试,实验结果表明,文中提出的方法在上述三种数据库上获得的平均识别率分别为49. 15%,85. 38%和37. 90%。此外,和传统的语音情感识别方法以及基于LSTM或CNN的语音情感识别方法进行了对比,验证了文中提出方法的有效性。
- 卢官明袁亮杨文娟闫静杰李海波
- 关键词：语音情感识别卷积神经网络人机交互
