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基于表情和语音信号的情感识别研究的任务书
任务书
一、任务背景
情感是人类感知和接受外在世界的基本组成部分。情感本身是多维的且在每个人身上产生不同的影响，因此情感识别具有极高的难度和研究价值。在这个信息化时代，越来越多的信息是通过非语言方式进行交流，如表情和语音信号。因此基于表情和语音信号的情感识别研究是非常重要且具有前景的研究领域。
二、任务目标
本次任务的主要目标是：研究基于表情和语音信号的情感识别方法，并设计一个高效的情感识别系统。该系统可以应用于各种领域，如情感辅助诊断、人机交互、情感识别机器人等。
三、任务内容
1.对表情和语音信号的相关理论进行研究和掌握。
2.研究基于表情和语音信号的情感识别方法。主要包括特征提取、分类器设计和模型优化。
3.设计并实现一个情感识别系统。该系统可以接收外部的语音和图像输入，并完成基于表情和语音信号的情感识别任务。
4.根据具体应用场景，设计并完成相关实验和评估。
四、任务计划
1.第一阶段（三周）
研究与基础方法相关的文献和数据集，包括表情与语音信号的特征提取、分类器的设计和模型的优化。
2.第二阶段（四周）
设计并实现一个情感识别系统，并调试系统，以提高系统的性能。
3.第三阶段（三周）
通过实验和评估等科学方法，验证所设计的情感识别系统在不同场景下的性能。此外，优化和完善系统。
4.第四阶段（两周）
完成任务报告和答辩。
五、任务要求
1.熟悉机器学习的相关理论知识，了解各种分类器的优缺点和适用场景。
2.熟练使用相关编程语言，如Python等，并能使用常见的机器学习工具包和深度学习框架。
3.具有较好的团队合作精神和编写高质量的技术文档能力。
4.熟悉自然语言处理和图像处理的相关知识更佳。
六、参考文献
[1]李艳丽,陈京霞,蔡春晖,等.面向应用的情感计算[J].中国计算机学会通讯,2012,8(1):45-51.
[2]Wöllmer,M.,&Schuller,B.(2010).ComputationalRealizationofEmotion:AReviewonEmotionRecognitionfromText,Speech,andBiosignals[J].ACMTrans.Interact.Intell.Syst.,1(1),1-26.
[3]Liu,Y.,&Yu,S.(2017).Emotionrecognitionusingphysiologicalsignalsfromfacesandbody:Aliteraturereview[J].MultimediaToolsandApplications,76(20),21263-21285.
[4]Ekman,P.(1992).Anargumentforbasicemotions[J].Cognition&Emotion,6(3-4),169-200.
七、评估方式
本次任务的评估方式包括：任务报告和答辩。其中，任务报告将包括任务背景、任务目标、任务内容、任务优化等。答辩将包括对任务报告的提问和系统演示等。