【摘 要】
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本文围绕噪声烦恼度主观测量方法的应用短板,提出"以听音者面部表情的泛化特征构建普适性的面部表情常模,表征噪声引发的烦恼情绪;以听音者面部表情的变化评估噪声烦恼度"的
【机 构】
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西北工业大学航海学院; 广州启境环保科技有限公司; 安徽微威减震降噪技术研究院;
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划2020JQ-176
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本文围绕噪声烦恼度主观测量方法的应用短板,提出"以听音者面部表情的泛化特征构建普适性的面部表情常模,表征噪声引发的烦恼情绪;以听音者面部表情的变化评估噪声烦恼度"的新方法。论文首先研究了与复合负性(消极)情绪——烦恼——有关的3类基本负性情绪(愤怒、厌恶、悲伤)的面部表情的共性特征,参考面部动作编码系统(Facial Action Coding System, FACS),对其中的关键性面部动作单元(Action Unit, AU)进行识别、提取与重塑,确定了能够量化负性情绪人脸面部表情的24维特征,人工绘制出具有复合情绪特点的负性情绪面部表情常模。以此为基础,通过改变24维面部特征的具体数值,构建了可用于度量五种情绪程度水平的面部表情量表。最后,借助大规模网络调查对相关理论研究成果的有效性进行了验证。结果表明,相比于传统评估方法,以文中设计开发的面部表情常模与面部表情尺度进行噪声烦恼度的具像化表征与量化评估,具有实时灵敏、高效直观、绿色经济的显著优势。
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