Resumen

Con el desarrollo de escenas virtuales, el grado de simulación y las funciones de la realidad virtual han sido muy completos, proporcionando una nueva plataforma y perspectiva para la enseñanza del diseño. En primer lugar, se utiliza el modelo de cadena de Markov oculta para realizar el reconocimiento de emociones en señales de habla en inglés. El reconocimiento de emociones en el habla en inglés y el reconocimiento semántico del habla son esencialmente lo mismo. El estilo de Markov oculto se ha utilizado ampliamente en el reconocimiento semántico del habla en inglés. Los experimentos de extracción de características y reconocimiento de patrones de muestras de habla demuestran que el modelo de Markov oculto tiene una tasa de reconocimiento más alta y un mejor efecto de reconocimiento en el reconocimiento de emociones en el habla. En segundo lugar, combinando el modelo de pronunciación humana y el modelo auditivo, mediante el análisis del impacto de la característica de la glotis en la característica auditiva del oído humano, se propone la aplicación de investigación del sistema de simul

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Desarrollo; Realidad virtual; Reconocimiento de emociones; Señales de voz; Modelo oculto de Markov; Extracción de características
• Keywords:Development; Virtual reality; Emotion recognition; Speech signals; Hidden Markov model; Feature extraction