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基于人脸表情特征与语音特征融合的情感识别研究的任务书
任务书
任务名称：基于人脸表情特征与语音特征融合的情感识别研究
任务背景：
情感识别是一种通过分析人的语音、面部表情和生理反应等多种信号来识别人的情感状态的技术。由于情感识别可以广泛应用于人机交互、情感分析等领域，因此在计算机科学和语音信号处理等相关领域得到了广泛研究。
在情感识别中，人脸表情和语音特征是两个重要的信号源。人脸表情可以反映出一个人的情感状态，而语音信号则可以帮助分析一个人的情感状态。然而，对于一个人的情感状态，单独使用人脸表情或语音信号可能会导致不准确的识别结果。因此，将两种信号源相结合，进行特征融合，可以提高情感识别的准确度。
任务目标：
本任务的目标是研究基于人脸表情特征与语音特征融合的情感识别算法，并进行实验验证。具体任务包括：
1.收集情感识别数据集：根据实验目标和要求，设计并采集情感识别数据集，保证数据集的质量和可靠性。
2.人脸表情特征提取：通过计算机视觉技术，提取人脸图像中的表情特征。
3.语音特征提取：通过语音信号处理技术，提取语音数据中的情感特征。
4.特征融合与情感识别：将提取出的人脸表情特征和语音特征进行融合，应用情感识别算法，识别出被测者的情感状态。
5.实验验证：通过采用交叉验证等方式，对研究所得的基于人脸表情特征与语音特征融合的情感识别算法进行验证，评估识别算法的准确度和可靠性。
任务要求：
本任务需要参与者具备计算机科学、数学、音频处理等相关知识和技能。具体要求如下：
1.具有良好的计算机编程能力，熟练使用Python等编程语言。
2.熟悉计算机视觉、语音信号处理、模式识别等相关领域的基本理论和应用技术，掌握人脸表情特征提取、语音信号处理、情感识别算法等相关技术。
3.具有良好的数据分析和实验设计能力，能够独立完成实验相关的数据采集、处理和分析任务。
4.具有团队合作精神，能够与团队成员紧密配合、协作完成任务。
任务计划：
1.任务启动阶段（2周）：明确任务目标、计划、组建研究团队，建立沟通协作机制。
2.数据收集阶段（4周）：设计情感识别数据集并采集数据，建立数据标注系统，对数据进行质量控制和管理。
3.特征提取阶段（6周）：对人脸图像进行情感表情特征提取，对语音数据进行情感特征提取。
4.特征融合和情感识别阶段（6周）：将提取出的人脸表情特征和语音特征进行融合，应用情感识别算法，识别出被测者的情感状态。
5.实验验证阶段（4周）：通过采用交叉验证等方式，验证情感识别算法的准确度和可靠性。
6.总结报告阶段（2周）：总结任务研究结果，撰写任务报告，提交成果。
任务成果：
1.情感识别数据集：设计并采集情感识别数据集，标注数据并进行质量控制，保证数据集的准确性和可靠性。
2.基于人脸表情特征与语音特征融合的情感识别算法：基于任务研究，开发出一种基于特征融合的情感识别算法，提高情感识别的准确率和可靠性。
3.研究报告：撰写任务研究过程和成果的详细报告，对实验结果进行分析和总结。